以下程序中,select 函数的功能是：在N行M列的二维数组中,选出一个最大 值作为函数值返回,并通过形参传回此最大值所在的行下标。请填空

以下程序中，select 函数的功能是：在N行M列的二维数组中，选出一个最大值作为函数值返回，并通过形参传回此最大值所在的行下标。

int select(int arr[N][M], int& row) {
    int maxVal = arr[0][0];
    row = 0;

    for (int i = 0; i < N; i++) {
        for (int j = 0; j < M; j++) {
            if (arr[i][j] > maxVal) {
                maxVal = arr[i][j];
                row = i;
            }
        }
    }

    return maxVal;
}

在上述代码中，select 函数通过遍历二维数组 arr，找出其中的最大值 maxVal，并记录其所在的行下标 row。最后，函数返回最大值 maxVal。

相关问题

有一场数学团体赛，学校要从n个人中选出m个人组队参赛，这m个人中有k对人本身在校内就是一个团队的，因此在一个团对的同学要么都选，要么都不选。请你编程选出尽可能和m接近的人数。

你好！对于这个问题，我们可以使用动态规划来解决。首先，我们定义一个二维数组dp，其中dp[i][j]表示从前i个人中选出j个人所能获得的最大团队数。初始时，dp[0][0]为0，其他元素初始化为负无穷大。

然后，我们可以使用以下递推关系来填充dp数组：

dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-k][j-k] + 1)

其中，i表示当前考虑的人数，j表示当前要选出的人数，k表示团队人数。如果第i个人和前面的k个人构成一个团队，则dp[i][j]等于dp[i-k][j-k] + 1，否则dp[i][j]等于dp[i-1][j]。

最后，我们可以遍历整个dp数组，找到最接近m的人数，即dp[n][j]中最接近m的j值。

下面是一个示例代码实现：

def select_team(n, m, k):
    dp = [[float('-inf')] * (m+1) for _ in range(n+1)]
    dp[0][0] = 0

    for i in range(1, n+1):
        for j in range(1, m+1):
            if i >= k and j >= k:
                dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i-k][j-k] + 1)
            else:
                dp[i][j] = dp[i-1][j]

    closest = float('inf')
    closest_j = 0
    for j in range(m+1):
        if abs(dp[n][j] - m) < closest:
            closest = abs(dp[n][j] - m)
            closest_j = j

    return closest_j

n = int(input("请输入总人数n："))
m = int(input("请输入要选出的人数m："))
k = int(input("请输入团队人数k："))

result = select_team(n, m, k)
print("选出的人数为：", result)

你可以根据需要调用`select_team`函数，并传入相应的参数来获取结果。希望对你有帮助！如果你有任何问题，请随时问我。