给定一个n*m矩阵,请先找出m个该矩阵中每列元素的最大值,然后输出这m个值中的最小

首先，我们可以遍历这个 n*m 矩阵的每一列，得到每一列的最大值。然后，我们将这 m 个最大值排序，找到其中的最小值。

具体的步骤如下：
1. 定义一个长度为 m 的数组 columnMax，以保存每一列的最大值。
2. 对于每一列 j，遍历矩阵的每一行 i，找到第 j 列的最大值，并保存在 columnMax[j] 中。
a. 初始化列最大值为矩阵第一行的元素：columnMax[j] = matrix[0][j]。
b. 从第二行开始遍历，若 matrix[i][j] 大于 columnMax[j]，则更新 columnMax[j] 的值为 matrix[i][j]。
3. 对 columnMax 数组进行排序，得到有序的最大值列表。
4. 输出最大值列表中的最小值，即 columnMax 数组的第一个元素。

以下是对应于以上步骤的 Python 代码示例：

import numpy as np

def findMinOfMax(matrix):
    n, m = len(matrix), len(matrix[0])
    columnMax = [0] * m  # 初始化长度为 m 的列最大值列表

    for j in range(m):
        columnMax[j] = matrix[0][j]  # 初始化为第一行的元素

        for i in range(1, n):  # 从第二行开始遍历
            if matrix[i][j] > columnMax[j]:
                columnMax[j] = matrix[i][j]  # 更新列最大值

    columnMax.sort()  # 对列最大值列表进行排序

    return columnMax[0]  # 返回最小值

# 示例矩阵
matrix = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [0, 8, 9]]).tolist()
# 输出最终结果
print(findMinOfMax(matrix))

以上代码会输出最后的结果。如果你想尝试不同的矩阵，请修改 `matrix` 的值。