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

算法如下：

1. 遍历矩阵中的每个元素，找出第i行中的最小值和第j列中的最大值。
2. 如果这个元素既是第i行中的最小值，又是第j列中的最大值，那么它就是一个马鞍点，将其记录下来。
3. 最后返回所有的马鞍点。

代码如下：

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

其中，`matrix`是一个二维数组，返回的结果是一个包含所有马鞍点坐标的列表。

相关问题

生成python代码：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

好的，这是一个编程问题，以下是解法：

def saddle_point(matrix):
    n = len(matrix)
    m = len(matrix[0])
    result = []
    for i in range(n):
        for j in range(m):
            if matrix[i][j] == min(matrix[i]) and matrix[i][j] == max([matrix[x][j] for x in range(n)]):
                result.append((i,j))
    return result

该函数接受一个二维数组参数，返回元素为元组的数组，元组第一个值为行数，第二个值为列数，这些元组表示该矩阵中的所有马鞍点。

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。

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：

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。