题目4 编程序查找一个矩阵中的鞍点,并输出。在矩阵中若有元素在它所-|||-

### 回答1：
题目4：编写程序查找一个矩阵中的鞍点，并输出。在矩阵中若有元素在它所在行上最小，所在列上最大，则称它为鞍点。

回答：以下是一个查找矩阵中鞍点的程序示例：

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]  # 一个3x3的矩阵

for i in range(len(matrix)):
    row_min = min(matrix[i])  # 找到当前行的最小值
    col_index = matrix[i].index(row_min)  # 找到最小值在当前行的列索引
    col_max = max([matrix[j][col_index] for j in range(len(matrix))])  # 找到当前列的最大值
    if row_min == col_max:  # 如果当前元素是鞍点
        print("鞍点坐标：({}, {})，值为{}".format(i, col_index, row_min))

该程序首先遍历矩阵的每一行，找到当前行的最小值和最小值在当前行的列索引。然后，通过列表推导式找到当前列的最大值。最后，如果当前元素是鞍点，则输出其坐标和值。

### 回答2：
题目分析：

鞍点是指在矩阵中行方向上最小，列方向上最大的点，也就是这个点在它所在的行上是最小的，而在它所在的列上是最大的。因此，要寻找一个矩阵中的鞍点，需要先确定该矩阵的行列数，然后对每一个元素进行判断。

算法步骤：

1. 输入矩阵的行列数；
2. 输入矩阵的元素；
3. 遍历矩阵，对于每一个元素，找到其所在的行和列；
4. 对于每个元素，比较其所在的行和列上的数，若该元素是所在行上最小数且其在列方向上最大，即为鞍点；
5. 输出鞍点的位置和值。

算法实现：

下面给出算法的Python实现代码。

def find_saddle_point(matrix):
    """
    寻找矩阵中的鞍点
    """
    n = len(matrix)
    m = len(matrix[0])
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            if matrix[i][j] == min(matrix[i]) and matrix[i][j] == max([matrix[x][j] for x in range(n)]):
                print("鞍点坐标: (%d, %d)" % (i+1, j+1))
                print("鞍点值:", matrix[i][j])
                return
    print("无鞍点")

对于这个函数，它接收一个矩阵作为参数，然后遍历矩阵的每一个元素，如果一个元素满足鞍点的定义，则输出该鞍点的坐标和值。若遍历完矩阵后未找到鞍点，则输出“无鞍点”。

算法优化：

上述算法的时间复杂度为$O(mn)$，其中$m$和$n$分别是矩阵的行数和列数。如果矩阵比较大，遍历整个矩阵的时间会比较长。因此，可以考虑对算法进行优化。

由于要找到一个元素在它所在的行上的最小值和在它所在的列上的最大值，可以通过遍历行和列来实现。具体而言，首先找到矩阵中每一行的最小值，然后找到每一列的最大值，最后在每个元素刚好被所在行和列处理一次后，判断该元素是否为鞍点。这个方法的时间复杂度为$O(mn)$，但比上述算法更快。

算法实现：

下面给出了优化后的Python实现代码。

def find_saddle_point_optimized(matrix):
    """
    寻找矩阵中的鞍点（优化版）
    """
    n = len(matrix)
    m = len(matrix[0])
    row_mins, col_maxs = [min(row) for row in matrix], [max(col) for col in zip(*matrix)]
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            if matrix[i][j] == row_mins[i] and matrix[i][j] == col_maxs[j]:
                print("鞍点坐标: (%d, %d)" % (i+1, j+1))
                print("鞍点值:", matrix[i][j])
                return
    print("无鞍点")

对于这个函数，它先分别计算出每一行和每一列的最小值和最大值，然后遍历每个元素判断是否满足鞍点的条件。

### 回答3：
题目4 编程序查找一个矩阵中的鞍点，并输出。在矩阵中若有元素在它所在行处是最大的，在列处又是最小的，则该元素是该矩阵的鞍点。

矩阵是由若干个行和列交叉形成的矩形表格。在一个矩阵中，鞍点是指它所在行的元素最大，所在列的元素最小，即它在所在行是极大值，在所在列是极小值。

为了找出矩阵中的鞍点，我们可以先循环遍历每一行，找出每一行的最大值，再在该行中查找该最大值所在的列，并确定该列中的最小值。若最大值与最小值相等，则该元素就是矩阵的鞍点。

下面是Python程序的示例：

matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
# 定义一个3*3的矩阵

print("The matrix is:")
for i in range(3):
    print(matrix[i])
# 输出矩阵

def findSaddlePoint(matrix):
    rowMaxes = [max(row) for row in matrix]
    # 找出每一行的最大值

    for i in range(len(rowMaxes)):
        colIndex = matrix[i].index(rowMaxes[i])
        col = [matrix[j][colIndex] for j in range(len(matrix))]
        # 找出该最大值所在的列，并取出该列的元素

        if rowMaxes[i] == min(col):
            # 判断最大值是否等于最小值
            print("The saddle point is:", rowMaxes[i], "in row", i+1, "and column", colIndex+1)

findSaddlePoint(matrix)

在上述程序中，我们先定义了一个3*3的矩阵，然后通过循环遍历每一行，找出每一行的最大值。接着，找出该最大值所在的列，并取出该列的元素。最后，我们判断最大值是否等于该列的最小值，若相等，则该元素就是该矩阵的鞍点。

运行上述程序，可以得到输出结果：

The matrix is:
[1, 2, 3]
[4, 5, 6]
[7, 8, 9]
The saddle point is: 3 in row 1 and column 3

从输出结果可以看出，矩阵中的鞍点是3，它在第一行的第三列。