找出一个4x4二维数组中的鞍点,即该位置上的元素在该行最大,在该列最小(不会出现重复数字的情况)。可能没有鞍点。 输入样例: 12 15 17 23 16 34 24 39 14 46 31 42 11 29 33 25 输出样例:鞍点:23

时间: 2023-08-31 16:41:18 浏览: 45
### 回答1: 以下是一个Python的实现: ```python matrix = [[12, 15, 17, 23], [16, 34, 24, 39], [14, 46, 31, 42], [11, 29, 33, 25]] saddle_points = [] # 遍历每一个元素 for i in range(len(matrix)): for j in range(len(matrix[0])): element = matrix[i][j] # 判断是否在该行中最大 if element == max(matrix[i]): # 判断是否在该列中最小 if element == min([row[j] for row in matrix]): saddle_points.append((i, j)) if saddle_points: print("鞍点:") for point in saddle_points: print(matrix[point[0]][point[1]]) else: print("没有鞍点。") ``` 输出结果: ``` 鞍点: 23 ``` ### 回答2: 要找出一个4x4二维数组中的鞍点,即该位置上的元素在该行最大,在该列最小,我们可以按照以下步骤进行操作: 1. 定义一个4x4的二维数组,存储输入的数据。 2. 遍历二维数组的每个元素。 3. 对于每个元素,检查它是否是所在行的最大值和所在列的最小值。 4. 如果是,则输出该元素为鞍点,并结束程序。 5. 如果遍历完整个二维数组后没有找到鞍点,则输出"没有鞍点"。 下面是实现该算法的示例代码: ```python import numpy as np # 定义输入数据 data = [ [12, 15, 17, 23], [16, 34, 24, 39], [14, 46, 31, 42], [11, 29, 33, 25]] # 转换为numpy数组 arr = np.array(data) # 遍历二维数组 for i in range(arr.shape[0]): for j in range(arr.shape[1]): # 检查是否为所在行的最大值和所在列的最小值 if arr[i, j] == np.max(arr[i, :]) and arr[i, j] == np.min(arr[:, j]): print("鞍点:", arr[i, j]) exit() print("没有鞍点") ``` 运行以上代码,将输出: ``` 鞍点: 23 ``` ### 回答3: 鞍点是指一个元素在所在行的最大值,同时又是在其所在列的最小值。根据输入样例,我们可以判断鞍点的位置是在第一行、第四列,其值为23。 为了找到鞍点,我们可以分别比较每行最大值和每列最小值,然后判断它们是否相等,如果相等则找到了鞍点。 首先,创建一个4x4的二维数组,将输入的数字填充进去。 然后,遍历每一行,找出该行的最大值。 接着,遍历每一列,找出该列的最小值。 最后,判断最大值和最小值是否相等,若相等则找到了鞍点,输出鞍点的值。 以下是实现的示例代码: ```python # 创建一个4x4的二维数组 matrix = [[12, 15, 17, 23], [16, 34, 24, 39], [14, 46, 31, 42], [11, 29, 33, 25]] saddle_point = None # 初始化鞍点的值为None for row in matrix: max_value = max(row) # 找出每行的最大值 col_index = row.index(max_value) # 找出最大值所在的列索引 col = [row[col_index] for row in matrix] # 取得该列的元素列表 min_value = min(col) # 找出该列的最小值 if max_value == min_value: # 判断最大值和最小值是否相等 saddle_point = max_value # 若相等,则找到鞍点 break if saddle_point is not None: print("鞍点:", saddle_point) else: print("没有鞍点") ``` 输出结果为:鞍点: 23

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