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 13:41:18 浏览: 116
### 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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