用python实现如下内容:若矩阵中的某个元素是第i行中的最小值,同时又是第j列中的最大值,则称此元素为该矩阵中的一个马鞍点。假设以二维数组存储矩阵,试编写算法求出矩阵中的所有马鞍点。
时间: 2024-05-03 19:20:25 浏览: 10
我们可以用双重循环遍历每个元素,找到每个元素所在的行和列,然后分别判断该元素是否为所在行的最小值和所在列的最大值。如果是,则该元素是一个马鞍点。以下是示例代码:
```python
def find_saddle_points(matrix):
# 首先获取矩阵的行数和列数
rows = len(matrix)
cols = len(matrix[0])
# 创建一个空列表,用于存储所有马鞍点的坐标
saddle_points = []
# 对矩阵中的每个元素进行遍历
for i in range(rows):
for j in range(cols):
# 找到第 i 行中的最小值和第 j 列中的最大值
row_min = min(matrix[i])
col_max = max(matrix[k][j] for k in range(rows))
# 判断该元素是否为马鞍点
if matrix[i][j] == row_min and matrix[i][j] == col_max:
saddle_points.append((i, j))
# 返回所有马鞍点的坐标列表
return saddle_points
```
调用以上函数,可以得到矩阵中所有马鞍点的坐标。
注意:以上是简化版代码,可能会出现一个点同时为行最小值和列最大值,但实际上有两个以上这样的点,应该一并计算并输出。