找出一个二维数组鞍点

找出一个二维数组中的“鞍点”是指找到数组中的元素，它既不是最大值也不是最小值，即它的值大于其左边和上方的元素，同时小于其右边和下方的元素。在Python中，你可以通过遍历数组并比较相邻元素来实现这个过程。这里是一个简单的算法：

def find_saddle_point(matrix):
    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0])
    
    # 初始化最大值和最小值及其位置
    max_val = matrix[0][0]
    min_val = matrix[0][0]
    max_row = 0
    max_col = 0
    min_row = 0
    min_col = 0
    
    for i in range(1, rows):
        if matrix[i][0] > max_val:
            max_val = matrix[i][0]
            max_row = i
        if matrix[i][0] < min_val:
            min_val = matrix[i][0]
            min_row = i
            
    for j in range(1, cols):
        if matrix[0][j] > max_val:
            max_val = matrix[0][j]
            max_col = j
        if matrix[0][j] < min_val:
            min_val = matrix[0][j]
            min_col = j

    # 检查当前的max_row, max_col是否符合条件
    if matrix[max_row][max_col] > matrix[max_row - 1][max_col] and \
       matrix[max_row][max_col] > matrix[max_row][max_col - 1]:
        return max_row, max_col
    
    # 检查当前的min_row, min_col是否符合条件
    if matrix[min_row][min_col] < matrix[min_row + 1][min_col] and \
       matrix[min_row][min_col] < matrix[min_row][min_col + 1]:
        return min_row, min_col

    # 如果没有找到鞍点，返回None或False
    return None  # 或者 return False if not found

# 使用示例
matrix = [[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]
saddle_point = find_saddle_point(matrix)
if saddle_point is not None:
    print(f"鞍点坐标为：{saddle_point}")
else:
    print("未找到鞍点")