莫大侠练成纵横剑法，走上了杀怪路，每次仅出一招。这次，他遇到了一个正方形区域，由n×n个格子构成，每个格子（行号、列号都从1开始编号）中有若干个怪。莫大侠施展幻影步，抢占了一个格子，使出绝招“横扫四方”，就把他上、下、左、右四个直线方向区域内的怪都灭了（包括抢占点的怪）。请帮他算算他抢占哪个位置使出绝招“横扫四方”能杀掉最多的怪。如果有多个位置都能杀最多的怪，优先选择按行优先最靠前的位置。例如样例中位置（1，2）、（1，3），（3，2），（3，3）都能杀5个怪，则优先选择位置（1，2）。

这个问题描述了一个练成纵横法、走上了杀怪路的莫大侠，每次只出一招。这次，他遇到了一个正方形区域，由n×n个格子构成，每个格子（行号、列号从1开始）中有若干个怪。莫大侠施展幻影步，抢占了一个格子，使得上、下、左、右四个直线方向区域内的怪都被占领了（包括当前格子中的怪），他希望能占领更多怪。请帮他算算他抢占哪个位置能杀掉最多的怪。如果有多个位置都能杀最多，则优先选择按行优先最靠前的位置。例如样例中的位置如下：

（1，2）（1，3）（1，4）（1，5）
（2，1）（2，2）（2，3）（2，4）（2，5）
（3，1）（3，2）（3，3）（3，4）（3，5）
（4，1）（4，2）（4，3）（4，4）（4，5）
（5，1）（5，2）（5，3）（5，4）（5，5）

则最优解为（3，3）位置可以杀掉7只怪。

需要帮助莫大侠算出他抢占的位置能杀到的最多怪数量，如果有多个位置则输出按行优先最靠前的位置。

相关问题

莫大侠练成纵横剑法，走上了杀怪路，每次仅出一招。这次，他遇到了一个正方形区域，由n×n个格子构成，每个格子（行号、列号都从1开始编号）中有若干个怪。莫大侠施展幻影步，抢占了一个格子，使出绝招“横扫四方

### 回答1：
莫大侠练成纵横法，走上了杀怪路，每次只出一招。这次，他遇到了一个正方形区域，由n×n个格子构成，每个格子（行号、列号都从1开始编号）中有若干个怪。莫大侠施展幻影步，抢占了一个格子，使出绝招“横扫四方”。

### 回答2：
莫大侠的绝招“横扫四方”可以横向或纵向攻击莫大侠所在的格子上下左右的怪物，每次攻击可以将同一行或同一列上的怪物全部杀死，但是只能使用一次。

那么对于这个正方形区域，我们可以先统计每一行和每一列上的怪物数目，假设第 i 行上有 a[i] 个怪物，第 j 列上有 b[j] 个怪物，则总共有 n 行和 n 列，统计处理出 a 数组和 b 数组。

然后我们可以尝试遍历每一个格子，将当前格子作为“横扫四方”的起点，进而对所有可以攻击到的行和列进行统计，最终算出通过当前格子使用绝招“横扫四方”可以杀死的怪物数量。

针对所有的格子，如果求出了使用绝招“横扫四方”可以杀死的最大怪物数量 maxcnt，所占据的格子坐标 row 和 col，则答案即为 maxcnt + a[row] + b[col]。

时间复杂度为 O(n^2)。

### 回答3：
莫大侠的纵横剑法一出，四方怪物尽数灭亡。但是，他却发现这个正方形区域中的所有怪物的数量都发生了变化，有些格子中的怪物数量变少了，有些格子中的怪物数量更多了。

莫大侠心中明白，这一定是因为他使用了横扫四方这一绝招，导致周围的怪物数量都向他所在的格子聚集了。于是他开始思考一个问题：他应该选择哪个格子进行抢占，才能消灭尽量多的怪物。

首先，我们需要对这个正方形区域中的怪物分布情况进行一下分析，以便找到最佳的抢占格子。我们可以将这个正方形区域中的每个格子按照怪物数量从小到大进行排列，这样可以将怪物分布情况更加明显地展现出来。

接下来，我们可以考虑以下几个问题：

1. 如果莫大侠抢占了数量最少的怪物格子，他能够消灭多少怪物？

答案是：消灭这个格子及其周围的8个格子中的所有怪物。因为数量最少的怪物格子周围的其他格子中的怪物数量更多，莫大侠使用横扫四方可以消灭的怪物数量更多。

2. 如果莫大侠抢占了数量最多的怪物格子，他能够消灭多少怪物？

答案是：只能消灭这个格子中的怪物。因为数量最多的怪物格子周围的其他格子中的怪物数量较少，横扫四方施展不开，莫大侠只能消灭这个格子中的怪物。

3. 如果莫大侠抢占了数量位于中间的某个怪物格子，他能够消灭多少怪物？

答案是：这个问题没有具体答案，因为这个问题取决于这个格子周围的其他格子中的怪物数量分布。在一些情况下，选择中间的某个怪物格子消灭的怪物数量更多，在一些情况下，选择其他格子消灭的怪物数量更多。

综上所述，莫大侠应该选择数量最少的怪物格子进行抢占，这样可以消灭更多的怪物。但是，如果周围的怪物数量分布情况较为复杂，建议莫大侠按照自己的判断进行选择。

用C语言写一个ADC滤波函数，并带上详细注释

以下是一个基于移动平均滤波算法的ADC滤波函数的C语言代码：

#define FILTER_SIZE 10 // 滤波器大小

// ADC滤波函数
int adc_filter(int adc_value)
{
    static int filter[FILTER_SIZE] = {0}; // 定义静态数组作为滤波器，初值全为0
    static int index = 0; // 定义静态变量作为滤波器当前位置的索引
    int sum = 0; // 定义变量保存滤波器中所有值的和

    // 将新的ADC值放入滤波器中，覆盖掉当前位置的值
    filter[index] = adc_value;

    // 计算滤波器中所有值的和
    for (int i = 0; i < FILTER_SIZE; i++) {
        sum += filter[i];
    }

    // 更新滤波器当前位置的索引
    index = (index + 1) % FILTER_SIZE;

    // 返回滤波后的ADC值，即滤波器中所有值的平均值
    return sum / FILTER_SIZE;
}

注释说明：

- `#define FILTER_SIZE 10`：定义滤波器大小为10。
- `static int filter[FILTER_SIZE] = {0};`：定义静态数组`filter`作为滤波器，初值全为0。静态数组的意思是该数组在函数调用结束后不会被销毁，下一次调用该函数时仍然可以使用之前的滤波器。
- `static int index = 0;`：定义静态变量`index`作为滤波器当前位置的索引。静态变量的意思是该变量在函数调用结束后不会被销毁，下一次调用该函数时仍然可以使用之前的索引。
- `int sum = 0;`：定义变量`sum`保存滤波器中所有值的和。
- `filter[index] = adc_value;`：将新的ADC值放入滤波器中，覆盖掉当前位置的值。
- `for (int i = 0; i < FILTER_SIZE; i++) { sum += filter[i]; }`：计算滤波器中所有值的和。
- `index = (index + 1) % FILTER_SIZE;`：更新滤波器当前位置的索引，循环使用滤波器中的位置。
- `return sum / FILTER_SIZE;`：返回滤波后的ADC值，即滤波器中所有值的平均值。