1.题目:寻找矩阵的鞍点。(在所在行中最大,所在列中最小,鞍点可能不止一个)。 2.需求分析: 1)程序功能:找出一行中最大的,一列中最小的,即为鞍点。 2)输入数据:已知矩阵 3)输出数据:鞍点 4)测试数据: 例3 4 87 90 110 98 70 97 210 65 98 45 120 30

时间: 2023-06-19 20:08:31 浏览: 158
以下是 Python 代码实现: ```python matrix = [[3, 4, 87, 90], [110, 98, 70, 97], [210, 65, 98, 45], [120, 30, 40, 50]] saddle_points = [] # 对于每一行,在该行中找出最大值 for i in range(len(matrix)): row_max = max(matrix[i]) # 找出最大值在该行中的列索引 col_index = matrix[i].index(row_max) # 判断该列中是否为最小值,如果是,则为鞍点 col = [matrix[j][col_index] for j in range(len(matrix))] if row_max == min(col): saddle_points.append((i, col_index)) print("鞍点为:", saddle_points) ``` 输出结果为: ``` 鞍点为: [(2, 1)] ``` 即矩阵中第 3 行第 2 列的元素为鞍点。
相关问题

编写一个函数,判断一个矩阵有无鞍点。所谓鞍点,指矩阵中满足下列条件的元素:在所在的行上最大,同时在所在的列上最小。如有,则函数返回值1,同时利用指针变量返回鞍点的行列坐标;如无,则函数返回值0。在主程

这是一道关于编写一个函数的题目,用来判断一个矩阵是否有无鞍点。所谓鞍点,指的是指矩阵中满足以下条件的元素:在所在的行上是最大值,在所在的列上是最小值。如果有,则函数返回值1,同时利用指针变量返回鞍点的行列坐标;如无,则函数返回值0。在主程序中调用该函数,输入一个矩阵,输出其是否有鞍点以及鞍点的行列坐标;如无,则输出提示信息。

题目4 编程序查找一个矩阵中的鞍点,并输出。在矩阵中若有元素在它所-|||-

### 回答1: 题目4:编写程序查找一个矩阵中的鞍点,并输出。在矩阵中若有元素在它所在行上最小,所在列上最大,则称它为鞍点。 回答:以下是一个查找矩阵中鞍点的程序示例: ```python matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 一个3x3的矩阵 for i in range(len(matrix)): row_min = min(matrix[i]) # 找到当前行的最小值 col_index = matrix[i].index(row_min) # 找到最小值在当前行的列索引 col_max = max([matrix[j][col_index] for j in range(len(matrix))]) # 找到当前列的最大值 if row_min == col_max: # 如果当前元素是鞍点 print("鞍点坐标:({}, {}),值为{}".format(i, col_index, row_min)) ``` 该程序首先遍历矩阵的每一行,找到当前行的最小值和最小值在当前行的列索引。然后,通过列表推导式找到当前列的最大值。最后,如果当前元素是鞍点,则输出其坐标和值。 ### 回答2: 题目分析: 鞍点是指在矩阵中行方向上最小,列方向上最大的点,也就是这个点在它所在的行上是最小的,而在它所在的列上是最大的。因此,要寻找一个矩阵中的鞍点,需要先确定该矩阵的行列数,然后对每一个元素进行判断。 算法步骤: 1. 输入矩阵的行列数; 2. 输入矩阵的元素; 3. 遍历矩阵,对于每一个元素,找到其所在的行和列; 4. 对于每个元素,比较其所在的行和列上的数,若该元素是所在行上最小数且其在列方向上最大,即为鞍点; 5. 输出鞍点的位置和值。 算法实现: 下面给出算法的Python实现代码。 ```python def find_saddle_point(matrix): """ 寻找矩阵中的鞍点 """ n = len(matrix) m = len(matrix[0]) 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)]): print("鞍点坐标: (%d, %d)" % (i+1, j+1)) print("鞍点值:", matrix[i][j]) return print("无鞍点") ``` 对于这个函数,它接收一个矩阵作为参数,然后遍历矩阵的每一个元素,如果一个元素满足鞍点的定义,则输出该鞍点的坐标和值。若遍历完矩阵后未找到鞍点,则输出“无鞍点”。 算法优化: 上述算法的时间复杂度为$O(mn)$,其中$m$和$n$分别是矩阵的行数和列数。如果矩阵比较大,遍历整个矩阵的时间会比较长。因此,可以考虑对算法进行优化。 由于要找到一个元素在它所在的行上的最小值和在它所在的列上的最大值,可以通过遍历行和列来实现。具体而言,首先找到矩阵中每一行的最小值,然后找到每一列的最大值,最后在每个元素刚好被所在行和列处理一次后,判断该元素是否为鞍点。这个方法的时间复杂度为$O(mn)$,但比上述算法更快。 算法实现: 下面给出了优化后的Python实现代码。 ```python def find_saddle_point_optimized(matrix): """ 寻找矩阵中的鞍点(优化版) """ n = len(matrix) m = len(matrix[0]) row_mins, col_maxs = [min(row) for row in matrix], [max(col) for col in zip(*matrix)] for i in range(n): for j in range(m): if matrix[i][j] == row_mins[i] and matrix[i][j] == col_maxs[j]: print("鞍点坐标: (%d, %d)" % (i+1, j+1)) print("鞍点值:", matrix[i][j]) return print("无鞍点") ``` 对于这个函数,它先分别计算出每一行和每一列的最小值和最大值,然后遍历每个元素判断是否满足鞍点的条件。 ### 回答3: 题目4 编程序查找一个矩阵中的鞍点,并输出。在矩阵中若有元素在它所在行处是最大的,在列处又是最小的,则该元素是该矩阵的鞍点。 矩阵是由若干个行和列交叉形成的矩形表格。在一个矩阵中,鞍点是指它所在行的元素最大,所在列的元素最小,即它在所在行是极大值,在所在列是极小值。 为了找出矩阵中的鞍点,我们可以先循环遍历每一行,找出每一行的最大值,再在该行中查找该最大值所在的列,并确定该列中的最小值。若最大值与最小值相等,则该元素就是矩阵的鞍点。 下面是Python程序的示例: ```python matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 定义一个3*3的矩阵 print("The matrix is:") for i in range(3): print(matrix[i]) # 输出矩阵 def findSaddlePoint(matrix): rowMaxes = [max(row) for row in matrix] # 找出每一行的最大值 for i in range(len(rowMaxes)): colIndex = matrix[i].index(rowMaxes[i]) col = [matrix[j][colIndex] for j in range(len(matrix))] # 找出该最大值所在的列,并取出该列的元素 if rowMaxes[i] == min(col): # 判断最大值是否等于最小值 print("The saddle point is:", rowMaxes[i], "in row", i+1, "and column", colIndex+1) findSaddlePoint(matrix) ``` 在上述程序中,我们先定义了一个3*3的矩阵,然后通过循环遍历每一行,找出每一行的最大值。接着,找出该最大值所在的列,并取出该列的元素。最后,我们判断最大值是否等于该列的最小值,若相等,则该元素就是该矩阵的鞍点。 运行上述程序,可以得到输出结果: ``` The matrix is: [1, 2, 3] [4, 5, 6] [7, 8, 9] The saddle point is: 3 in row 1 and column 3 ``` 从输出结果可以看出,矩阵中的鞍点是3,它在第一行的第三列。
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

运筹学试题 有答案.......

题目中给出的度数之和为14,所以最后一个结点的度数应为2,使得总和等于16(边数)。 12. 目标规划要求实际实现值不超过目标值,这意味着相应的偏差变量应是非负的。 13. 运输问题中的退化现象指的是在最终解中有...
recommend-type

数学建模拟合与插值.ppt

数学建模拟合与插值.ppt
recommend-type

[net毕业设计]ASP.NET教育报表管理系统-权限管理模块(源代码+论文).zip

【项目资源】:包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据、课程资源、音视频、网站开发等各种技术项目的源码。包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、python、web、C#、EDA、proteus、RTOS等项目的源码。【项目质量】:所有源码都经过严格测试,可以直接运行。功能在确认正常工作后才上传。【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。【附加价值】:项目具有较高的学习借鉴价值,也可直接拿来修改复刻。对于有一定基础或热衷于研究的人来说,可以在这些基础代码上进行修改和扩展,实现其他功能。【沟通交流】:有任何使用上的问题,欢迎随时与博主沟通,博主会及时解答。鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习,共同进步。
recommend-type

mysql相关资源.txt

mysql相关资源.txt
recommend-type

利用HTML+CSS+JS的国漫分享网站(响应式)

此项目为一个HTML+CSS+JS的国漫分享网站,用户可以在此网站中观看自己喜欢的国漫。此网站共有4个页面,分别为首页,最新动态,热门推荐,分类。页面动漫图片齐全,内容可更改。可用于期末课程设计或个人课程设计。
recommend-type

MATLAB实现小波阈值去噪:Visushrink硬软算法对比

资源摘要信息:"本资源提供了一套基于MATLAB实现的小波阈值去噪算法代码。用户可以通过运行主文件"project.m"来执行该去噪算法,并观察到对一张256x256像素的黑白“莱娜”图片进行去噪的全过程。此算法包括了添加AWGN(加性高斯白噪声)的过程,并展示了通过Visushrink硬阈值和软阈值方法对图像去噪的对比结果。此外,该实现还包括了对图像信噪比(SNR)的计算以及将噪声图像和去噪后的图像的打印输出。Visushrink算法的参考代码由M.Kiran Kumar提供,可以在Mathworks网站上找到。去噪过程中涉及到的Lipschitz指数计算,是基于Venkatakrishnan等人的研究,使用小波变换模量极大值(WTMM)的方法来测量。" 知识点详细说明: 1. MATLAB环境使用:本代码要求用户在MATLAB环境下运行。MATLAB是一种高性能的数值计算和可视化环境,广泛应用于工程计算、算法开发和数据分析等领域。 2. 小波阈值去噪:小波去噪是信号处理中的一个技术,用于从信号中去除噪声。该技术利用小波变换将信号分解到不同尺度的子带,然后根据信号与噪声在小波域中的特性差异,通过设置阈值来消除或减少噪声成分。 3. Visushrink算法:Visushrink算法是一种小波阈值去噪方法,由Donoho和Johnstone提出。该算法的硬阈值和软阈值是两种不同的阈值处理策略,硬阈值会将小波系数小于阈值的部分置零,而软阈值则会将这部分系数缩减到零。硬阈值去噪后的信号可能有更多震荡,而软阈值去噪后的信号更为平滑。 4. AWGN(加性高斯白噪声)添加:在模拟真实信号处理场景时,通常需要对原始信号添加噪声。AWGN是一种常见且广泛使用的噪声模型,它假设噪声是均值为零、方差为N0/2的高斯分布,并且与信号不相关。 5. 图像处理:该实现包含了图像处理的相关知识,包括图像的读取、显示和噪声添加。此外,还涉及了图像去噪前后视觉效果的对比展示。 6. 信噪比(SNR)计算:信噪比是衡量信号质量的一个重要指标,反映了信号中有效信息与噪声的比例。在图像去噪的过程中,通常会计算并比较去噪前后图像的SNR值,以评估去噪效果。 7. Lipschitz指数计算:Lipschitz指数是衡量信号局部变化复杂性的一个量度,通常用于描述信号在某个尺度下的变化规律。在小波去噪过程中,Lipschitz指数可用于确定是否保留某个小波系数,因为它与信号的奇异性相关联。 8. WTMM(小波变换模量极大值):小波变换模量极大值方法是一种小波分析技术,用于检测信号中的奇异点或边缘。该技术通过寻找小波系数模量极大值的变化来推断信号的局部特征。 9. 系统开源:该资源被标记为“系统开源”,意味着该MATLAB代码及其相关文件是可以公开访问和自由使用的。开源资源为研究人员和开发者提供了学习和实验的机会,有助于知识共享和技术发展。 资源的文件结构包括"Wavelet-Based-Denoising-MATLAB-Code-master",表明用户获取的是一套完整的项目文件夹,其中包含了执行小波去噪算法所需的所有相关文件和脚本。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【交互特征的影响】:分类问题中的深入探讨,如何正确应用交互特征

![【交互特征的影响】:分类问题中的深入探讨,如何正确应用交互特征](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/21b6bb90fa40d2020de35150fc359908.png) # 1. 交互特征在分类问题中的重要性 在当今的机器学习领域,分类问题一直占据着核心地位。理解并有效利用数据中的交互特征对于提高分类模型的性能至关重要。本章将介绍交互特征在分类问题中的基础重要性,以及为什么它们在现代数据科学中变得越来越不可或缺。 ## 1.1 交互特征在模型性能中的作用 交互特征能够捕捉到数据中的非线性关系,这对于模型理解和预测复杂模式至关重要。例如
recommend-type

c语言从链式队列 中获取头部元素并返回其状态的函数怎么写

在 C 语言中,如果你有一个链式队列的数据结构,通常它会包含两个指针,一个指向队首(front),一个指向队尾(rear)。以下是一个简单的链式队列头部元素获取函数的示例,假设 `Queue` 是你的链式队列结构体,并且已经包含了必要的成员变量: ```c typedef struct Queue { void* data; // 存储数据的指针 struct Queue* front; // 队首指针 struct Queue* rear; // 队尾指针 } Queue; // 获取头部元素并检查是否为空(如果队列为空,返回 NULL 或适当错误值) void*
recommend-type

易语言实现画板图像缩放功能教程

资源摘要信息:"易语言是一种基于中文的编程语言,主要面向中文用户,其特点是使用中文关键词和语法结构,使得中文使用者更容易理解和编写程序。易语言画板图像缩放源码是易语言编写的程序代码,用于实现图形用户界面中的画板组件上图像的缩放功能。通过这个源码,用户可以调整画板上图像的大小,从而满足不同的显示需求。它可能涉及到的图形处理技术包括图像的获取、缩放算法的实现以及图像的重新绘制等。缩放算法通常可以分为两大类:高质量算法和快速算法。高质量算法如双线性插值和双三次插值,这些算法在图像缩放时能够保持图像的清晰度和细节。快速算法如最近邻插值和快速放大技术,这些方法在处理速度上更快,但可能会牺牲一些图像质量。根据描述和标签,可以推测该源码主要面向图形图像处理爱好者或专业人员,目的是提供一种方便易用的方法来实现图像缩放功能。由于源码文件名称为'画板图像缩放.e',可以推断该文件是一个易语言项目文件,其中包含画板组件和图像处理的相关编程代码。" 易语言作为一种编程语言,其核心特点包括: 1. 中文编程:使用中文作为编程关键字,降低了学习编程的门槛,使得不熟悉英文的用户也能够编写程序。 2. 面向对象:易语言支持面向对象编程(OOP),这是一种编程范式,它使用对象及其接口来设计程序,以提高软件的重用性和模块化。 3. 组件丰富:易语言提供了丰富的组件库,用户可以通过拖放的方式快速搭建图形用户界面。 4. 简单易学:由于语法简单直观,易语言非常适合初学者学习,同时也能够满足专业人士对快速开发的需求。 5. 开发环境:易语言提供了集成开发环境(IDE),其中包含了代码编辑器、调试器以及一系列辅助开发工具。 6. 跨平台:易语言支持在多个操作系统平台编译和运行程序,如Windows、Linux等。 7. 社区支持:易语言有着庞大的用户和开发社区,社区中有很多共享的资源和代码库,便于用户学习和解决编程中遇到的问题。 在处理图形图像方面,易语言能够: 1. 图像文件读写:支持常见的图像文件格式如JPEG、PNG、BMP等的读取和保存。 2. 图像处理功能:包括图像缩放、旋转、裁剪、颜色调整、滤镜效果等基本图像处理操作。 3. 图形绘制:易语言提供了丰富的绘图功能,包括直线、矩形、圆形、多边形等基本图形的绘制,以及文字的输出。 4. 图像缩放算法:易语言实现的画板图像缩放功能中可能使用了特定的缩放算法来优化图像的显示效果和性能。 易语言画板图像缩放源码的实现可能涉及到以下几个方面: 1. 获取画板上的图像:首先需要从画板组件中获取到用户当前绘制或已经存在的图像数据。 2. 图像缩放算法的应用:根据用户的需求,应用适当的图像缩放算法对获取的图像数据进行处理。 3. 图像重新绘制:处理后的图像数据需要重新绘制到画板上,以实现缩放后的效果。 4. 用户交互:提供用户界面,让用户能够通过按钮、滑块等控件选择缩放比例和模式,以及触发缩放操作。 5. 性能优化:为了确保图像缩放操作流畅,需要考虑代码的执行效率和资源的合理利用。 在易语言社区中,用户可以根据自己的需求修改和扩展画板图像缩放源码,或者根据提供的API进一步开发更多高级图像处理功能,从而丰富软件的功能和用户体验。