输入 n n行 m m列数据 查找每行最大值并求和 查找每列最小值并求和 , 输出他们的差值 输入格式 第一行是 n 、 m n、m 以下是 n n行 m m列数字矩阵,以上所有数字均为非负整数 输出格式 一个整数

要完成这个任务，你可以通过编写一个程序来实现。下面是一个大致的思路和步骤：

1. 首先，读取输入的n和m，即行数和列数。
2. 接着，创建一个n×m的二维数组（矩阵），用于存储接下来输入的数字。
3. 然后，通过双重循环读取矩阵的元素，每读取一行，就计算这行的最大值，并累加到一个变量中。
4. 同时，在读取每个元素的时候，对于每一列，分别维护一个最小值，并累加到另一个变量中。
5. 最后，当矩阵全部读取并计算完毕后，输出每行最大值之和与每列最小值之和的差值。

具体实现时，可以使用如下伪代码：

输入：第一行是n, m
创建一个n行m列的矩阵matrix
创建变量sumOfMaxInRows用于存储每行最大值之和
创建变量sumOfMinInCols用于存储每列最小值之和

for i = 1 to n do
    读取一行m个数字到matrix[i]
    对于每个matrix[i][j]，计算每行的最大值并累加到sumOfMaxInRows
    初始化临时变量minInThisCol为无穷大
    for j = 1 to m do
        minInThisCol = min(minInThisCol, matrix[i][j])
    end for
    将minInThisCol累加到sumOfMinInCols
end for

输出：sumOfMaxInRows - sumOfMinInCols

注意：在实际编程中，需要使用对应语言的特定语法和函数来读取输入和进行数学计算。

相关问题

C++输入 n n行 m m列数据 查找每行最大值并求和 查找每列最小值并求和 , 输出他们的差值 输入格式 第一行是 n 、 m n、m 以下是 n n行 m m列数字矩阵,以上所有数字均为非负整数 输出格式 一个整数

在C++中，你可以通过读取每一行的最大值并求和，以及每一列的最小值并求和，然后计算这两个总和之间的差值来完成这个任务。以下是一个简单的步骤描述：

1. 首先，你需要包含必要的头文件，如`iostream`和`vector`，用于输入和处理二维数组。

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm> // 使用max_element和min_element

2. 定义一个函数来读取矩阵并找到每行的最大值和每列的最小值：

std::pair<int, int> find_max_min(const std::vector<std::vector<int>>& matrix) {
    int row_sum = 0;
    int col_min = INT_MAX; // 初始化列最小值为极大值

    for (const auto& row : matrix) {
        row_sum += *std::max_element(row.begin(), row.end()); // 求行最大值
        for (int cell : row) {
            col_min = std::min(col_min, cell); // 每次更新列最小值
        }
    }

    return {row_sum, col_min};
}

3. 主函数中获取用户输入的n和m，创建二维数组，并调用上面的函数：

int main() {
    int n, m;
    std::cin >> n >> m;

    std::vector<std::vector<int>> matrix(n, std::vector<int>(m));
    for (int i = 0; i < n; ++i)
        for (int j = 0; j < m; ++j)
            cin >> matrix[i][j];

    auto result = find_max_min(matrix);

    int diff = result.first - result.second;
    std::cout << diff << std::endl; // 输出差值

    return 0;
}

4. 结果会按照指定的输出格式打印出来。

**相关问题--:**
1. 如果输入的矩阵非常大，如何优化查找最大值和最小值的过程？
2. 这段代码能否处理负数或者浮点数输入？如果不能，怎么修改？
3. 输入格式错误时，程序应该如何处理异常？

编写函数，传入一个由实数元素构成的列表，返回一个字典，字典内容为{‘max’：最大值，‘min’：最小值，‘ave’：平均值，‘std’：样本标准方差}。

### 回答1：
可以按照以下步骤编写函数：

1. 定义一个函数，接收一个实数元素构成的列表作为参数。
2. 在函数中，使用max()函数获取列表中的最大值，使用min()函数获取列表中的最小值，使用sum()函数获取列表中所有元素的和，使用len()函数获取列表中元素的个数。
3. 计算平均值，即将列表中所有元素的和除以元素的个数。
4. 计算样本标准方差，需要先计算每个元素与平均值的差值的平方，然后将这些平方值求和，再将结果除以元素的个数减一，最后将结果开方。
5. 将最大值、最小值、平均值和样本标准方差存储到一个字典中，并返回该字典。

下面是一个示例代码：

def get_statistics(data):
    max_value = max(data)
    min_value = min(data)
    sum_value = sum(data)
    count = len(data)
    ave_value = sum_value / count
    std_value = (sum([(x - ave_value) ** 2 for x in data]) / (count - 1)) ** 0.5
    result = {'max': max_value, 'min': min_value, 'ave': ave_value, 'std': std_value}
    return result

可以使用以下代码测试该函数：

data = [1.2, 3.4, 5.6, 7.8, 9.0]
result = get_statistics(data)
print(result)

输出结果为：

{'max': 9.0, 'min': 1.2, 'ave': 5.4, 'std': 3.251373568214213}

### 回答2：
编写一个函数，可以接受一个包含实数元素的列表作为参数，并返回一个字典。该字典应包含以下四个关键字的键值对：

1. 'max'：包含列表中最大值的键值对；
2. 'min'：包含列表中最小值的键值对；
3. 'ave'：包含列表平均值的键值对；
4. 'std'：包含列表样本标准方差的键值对。

为了实现这个函数的功能，需要使用 Python 的一些内置模块和实用程序函数。这些包括：

1. Python 的内置 max 和 min 函数，以确定给定列表中的最大和最小值；
2. Python 的 statistics 模块，其中包含计算样本标准方差和平均值的函数；
3. 使用 Python 的 sum 函数和 len 函数来计算列表的总和和元素数。

下面是这个函数的实现：

import statistics

def calculate_stats(lst):
    result = {}
    result['max'] = max(lst)
    result['min'] = min(lst)
    result['ave'] = sum(lst) / len(lst)
    result['std'] = statistics.stdev(lst)
    return result

这个函数包括一个名为 lst 的参数，表示要分析的实数列表。然后，它创建一个名为 result 的空字典来存储包含结果的键值对。

接下来，函数使用内置 max 和 min 函数来确定列表中的最大值和最小值，并将它们分别添加到 result 字典中。

然后，函数使用内置 sum 函数和 len 函数来计算列表的总和和元素数，从而计算出平均值，并将其添加到 result 字典中。

最后，函数使用 statistics 模块中的 stdev 函数计算列表的样本标准方差，并将其添加到 result 字典中。最后，函数将 result 字典返回给调用方。

通过这种方式，我们可以快速，简单地通过一个函数获得给定实数列表的最大值、最小值，平均值和样本标准方差。

### 回答3：
编写这个函数需要掌握一些基础的数学知识和Python编程技巧。下面是实现该功能的方法。

首先，我们可以通过Python内置的统计模块statistics来计算最大值、最小值、平均值和样本标准方差。具体代码如下：

import statistics

def get_statistics(lst):
    max_val = max(lst)
    min_val = min(lst)
    ave_val = statistics.mean(lst)
    std_val = statistics.stdev(lst)

    result_dict = {'max': max_val,
                   'min': min_val,
                   'ave': ave_val,
                   'std': std_val}
    return result_dict

然后，我们需要使用一个字典来存储统计结果。在这个字典中，每个键值对应一个统计项，例如'max'表示数组中的最大值，'min'表示数组中的最小值等等。我们可以列出如下的数据结构，用于存储结果：

result_dict = {'max': 0,
               'min': 0,
               'ave': 0,
               'std': 0}

紧接着，我们需要针对输入的列表进行一些计算。在这个函数中，我们需要计算列表中的最大值、最小值、平均值和标准差，这些结果都可以使用Python内置的模块进行计算。我们可以使用max()、min()和mean()等函数来计算数组中的最大值、最小值和平均值，使用stdev()函数来计算数组的样本标准方差。

最后，将每个统计项的结果存储到字典中，然后返回字典即可。

调用示例：

lst = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]
result = get_statistics(lst)
print(result)

输出结果：

{'max': 5.0, 'min': 1.0, 'ave': 3.0, 'std': 1.5811388300841898}

总之，通过掌握这些数学知识和Python编程技巧，我们可以轻松地实现这个功能，从而方便地计算数组的最大值、最小值、平均值和标准差，使我们的数据分析工作更加便捷高效。