假设矩阵A的大小为m×n,我们可以使用两个变量row_sum和col_sum来记录当前行和和列和的值,使用一个变量diag_sum来记录当前对角线和的值。然后,我们可以依次遍历矩阵的每个元素,更新row_sum、col_sum和diag_sum的值,找到它们的最大值即可。 具体的算法如下: 1. 初始化row_sum、col_sum和diag_sum为0,max_...
首先,我们需要定义一个矩阵。假设我们有一个3x3的矩阵,可以使用Python中的列表来表示: ``` matrix = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] ``` 接下来,我们可以使用Python中的for循环来计算每行、每列和对角线的和,并找到它们中的最大值。以下是一个示例代码: ```python n = len(matrix) ...
printf("最大值：%d\n主对角线只和：%d\n副对角线乘积：%d\n",MaxVal,MajorDiagonalSum,SubdiagonalMul);puts("");Advert(Arr);//打印数组 for(int i=0;i<4;i++){ for(int j=0;j<4;j++){ printf("%-8d",Arr[i][j]);} puts("");} puts("");...
前者30-70范围，后者101-135） （1）将两个矩阵相加结果放入C矩阵中。
对于一个正方形的矩阵,斜对角线指从左上角到右下角的对角线。要计算斜对角线之和,我们可以使用两个循环来迭代矩阵的行和列,并仅在它们相等的时候进行求和。以下是计算斜对角线之和的示例代码: # 二维矩阵 matrix=[[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]] n=len(matrix) diagonal_sum=sum(matrix[i][i]for...