7-1矩阵行、列、对角线和的最大值 分数20 全屏浏览题目 切换布局 # 100 4 求一个了43 矩阵每行、每列及对角线和的最大值。 输入格式 在一行输入9个整数。 输出格式 在一行输出每行、每列及对角线和的最大值。 输入样例： 在这里给出一组输入。例如 365982145 输出样例 在这里给出相应的输出。例如：

以下是该问题的一个解法：

matrix = []
for i in range(3):
    row = input().strip().split()
    matrix.append([int(num) for num in row])

# 计算每行的和
row_sums = [sum(row) for row in matrix]

# 计算每列的和
col_sums = [sum(matrix[i][j] for i in range(3)) for j in range(3)]

# 计算两条对角线的和
diagonal1_sum = sum(matrix[i][i] for i in range(3))
diagonal2_sum = sum(matrix[i][2-i] for i in range(3))

# 求最大值并输出
print(max(row_sums + col_sums + [diagonal1_sum, diagonal2_sum]))

该解法先读入一个 $3 \times 3$ 的矩阵，然后分别计算每行、每列和两条对角线的和，并将它们存储在相应的列表中。最后，在这些和中找到最大值并输出即可。

注意：该解法在 Python 3 中测试通过，但在 Python 2 中可能出现语法错误，需要进行一些修改。

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好的，这是一个简单的矩阵问题。我可以为您提供一个解决方案。

首先，您可以将输入的9个整数存储在一个3x3的矩阵中。然后，对于每一行、每一列和两条对角线，分别计算它们的和，并找出其中的最大值即可。

以下是示例代码实现：

# 读入矩阵
matrix = []
for i in range(3):
    row = list(map(int, input().split()))
    matrix.append(row)

# 计算每行、每列和对角线的和
row_sums = [sum(row) for row in matrix]
col_sums = [sum(col) for col in zip(*matrix)]
diag_sums = [sum(matrix[i][i] for i in range(3)), sum(matrix[i][2-i] for i in range(3))]

# 找出最大值
max_sum = max(max(row_sums), max(col_sums), max(diag_sums))

# 输出结果
print(max_sum)

您可以将这段代码复制到您的代码编辑器中，并输入9个整数来测试它。

6-1 邻接矩阵存储图的深度优先遍历 分数 20 全屏浏览题目 切换布局 作者 ds课程组

深度优先遍历（Depth First Search，DFS）是一种针对图的遍历方式，它从图的某一顶点出发，访问此顶点，然后从其中一个邻接点出发再次进行深度优先遍历，直到所有顶点都被访问过为止。

在邻接矩阵存储图的深度优先遍历中，我们首先需要创建一个大小为n*n的矩阵来表示图的邻接关系，其中n为图的顶点数。然后我们需要创建一个大小为n的数组来记录每个顶点是否被访问过。

接下来，我们可以使用递归或者栈来实现深度优先遍历。递归方式下，我们从图中的某个顶点v开始，首先将该顶点标记为已访问，然后依次访问其未被访问过的邻接点，并对这些邻接点递归调用深度优先遍历函数。栈方式下，我们首先将起始顶点v入栈，然后当栈非空时，弹出栈顶元素并访问其未被访问过的邻接点，将这些邻接点入栈，直到栈为空为止。

在实现深度优先遍历的过程中，我们需要注意避免重复访问已经访问过的顶点，以及要考虑图中可能存在多个连通分量的情况。

总的来说，邻接矩阵存储图的深度优先遍历是一种有效的图遍历方法，能够帮助我们了解图的结构和特性。