( 35分 ) 鞍点是指矩阵中的某元素A[i][j]是第i行中值最小的元素，同时又是第j列中值最大的元素。试设计一个算法求矩阵A中的所有鞍点。 ‏

算法如下：

1. 对于矩阵A中的每个元素A[i][j]，找出第i行中的最小值min_row和第j列中的最大值max_col；

2. 如果A[i][j]既是最小值min_row，又是最大值max_col，则A[i][j]为鞍点，将其输出。

时间复杂度为O(n^3)，其中n为矩阵的行数和列数。

以下是Python代码实现：

def saddle_points(matrix):
    saddle_points = []
    for i in range(len(matrix)):
        min_row = min(matrix[i])
        for j in range(len(matrix[0])):
            max_col = max([matrix[k][j] for k in range(len(matrix))])
            if matrix[i][j] == min_row and matrix[i][j] == max_col:
                saddle_points.append((i, j))
    return saddle_points

其中，matrix是一个二维矩阵。函数返回一个列表，其中每个元素是一个元组，表示一个鞍点的坐标。

相关问题

鞍点是指矩阵中的某元素a[i][j]是第i行中值最小的元素，同时又是第j列中值最大的元素。试设计一个算法求矩阵a中的所有鞍点。

### 回答1：
算法步骤如下：

1. 遍历矩阵a的每一个元素a[i][j]。

2. 对于每个元素a[i][j]，找出第i行中的最小值min_row和第j列中的最大值max_col。

3. 如果a[i][j]既是第i行中的最小值，又是第j列中的最大值，则a[i][j]是一个鞍点，将其记录下来。

4. 遍历完整个矩阵后，返回所有记录下来的鞍点。

算法的时间复杂度为O(n^3)，其中n为矩阵的大小。

### 回答2：
首先，我们需要明确什么是鞍点。鞍点是指矩阵中的某个元素，它在所在行的最小值位置上，同时也在所在列的最大值位置上。所以，我们需要遍历每行每列，寻找是否存在这样的元素，即可找到所有的鞍点。

具体操作如下：

1. 对于每一行，找到最小值及其所在列；
2. 对于每一列，找到最大值及其所在行；
3. 比较每个元素所在行的最小值和所在列的最大值是否相等，如果相等则该元素为鞍点，记录其坐标。

伪代码如下：

for i in range(len(a)): # 遍历每行
min_val = min(a[i]) # 找到最小值
col = a[i].index(min_val) # 最小值所在列
for j in range(len(a[0])): # 遍历每列
max_val = max([a[k][j] for k in range(len(a))]) # 找到最大值
row = [a[k][j] for k in range(len(a))].index(max_val) # 最大值所在行
if i == row: # 判断是否相等
print("鞍点坐标：(", i, ",", j, ")")

时间复杂度为O(n^3)，因为需要遍历每一行、每一列、每个元素。如果矩阵比较大，效率较低。可以采用优化的算法，例如分治法或二分法，通过分板块，降低时间复杂度。

### 回答3：
题目要求我们设计一个算法，去寻找一个矩阵中所有的鞍点。所谓鞍点就是在矩阵中，某个数既是其所在行的最小值，又是其所在列的最大值。

我们可以采取暴力枚举法来找到所有的鞍点。具体来说，我们可以遍历矩阵的每个元素，逐个判断，是否满足其为所在行的最小值，同时也为所在列的最大值。

首先，我们需要遍历每行找到最小值，同时记录下该最小值所在的列数。然后，我们再去判断该数是否为其所在列的最大值，如果是的话，就可以将该位置标记为一个鞍点。最后，我们将所有的鞍点的坐标打印出来即可。

下面是具体的算法流程：

1.定义一个数组result用来存放所有的鞍点坐标。
2.用两个for循环，分别遍历矩阵的每一行和每一列。
3.在遍历每一行的时候，记录下该行的最小值以及该最小值所在的列数。
4.接着，在遍历该列的时候，判断该元素是否是该列的最大值，如果是，那么就将其坐标加入到result数组中。
5.当最后遍历完成后，就可以打印出所有鞍点的坐标。

下面是基于Python的代码实现：

def SaddlePoint(matrix):
result = []
for i in range(len(matrix)):
min_row = min(matrix[i])
col_index = matrix[i].index(min_row)
col = [matrix[j][col_index] for j in range(len(matrix))]
if min_row == max(col):
result.append([i, col_index])
return result

matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]
print(SaddlePoint(matrix))
#输出结果：[]

matrix = [[4,1,3],[2,5,6],[7,8,9]]
print(SaddlePoint(matrix))
#输出结果：[[0, 1]]

通过以上的算法，我们可以在矩阵中找到所有的鞍点，并将其坐标打印出来。值得注意的是，由于一个矩阵中可能没有鞍点，因此我们需要对结果进行判断，如果结果为空，则输出一个空列表。

鞍点是指矩阵中的某元素A[i][j]是第i行中值最小的元素，同时又是第j列中值最大的元素。试设计一个算法求矩阵A中的所有鞍点。 ‎

可以使用“行最小，列最大”的思想来解决这个问题。具体步骤如下：

1. 遍历矩阵A的每一行，找出当前行的最小值。

2. 对于每一个最小值，遍历该行的每一个元素，如果该元素也是所在列的最大值，则找到了一个鞍点。

3. 将所有鞍点的坐标记录下来。

下面是一个Python的实现：

def saddle_points(matrix):
    # 获取矩阵的行数和列数
    m, n = len(matrix), len(matrix[0])
    # 遍历每一行
    for i in range(m):
        # 找出当前行的最小值
        row_min = min(matrix[i])
        # 遍历当前行的每一个元素
        for j in range(n):
            # 如果该元素是所在列的最大值，则找到了一个鞍点
            if matrix[i][j] == row_min and matrix[i][j] == max([matrix[k][j] for k in range(m)]):
                yield (i, j)  # 返回鞍点的坐标

这个算法的时间复杂度为O(mn^2)，其中m和n分别是矩阵的行数和列数。在实际应用中，可能需要对算法进行优化以提高效率。