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寻找二维数组中的鞍点：该元素在其所在行中为最大值且在其所在列为最小值，也有可能不存在鞍点

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简介：
在二维数组中搜索具有特定性质的“鞍点”——即某元素在同一行是最大值，在同一列是最小值。鞍点的存在与否取决于数组的具体数值配置。 在二维数组中找出鞍点：该位置上的元素在其所在的行里是最大的，在其所在的列里是最小的。也可能不存在鞍点。

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  • 寻找二维数组中的鞍点：该元素在其所在行中为最大值且在其所在列为最小值，也有可能不存在鞍点
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    在二维数组中搜索具有特定性质的“鞍点”——即某元素在同一行是最大值，在同一列是最小值。鞍点的存在与否取决于数组的具体数值配置。 在二维数组中找出鞍点：该位置上的元素在其所在的行里是最大的，在其所在的列里是最小的。也可能不存在鞍点。
     
  • 编写代码查找二维数组中的鞍点，即某一行的最大值且所在列的最小值，可能不存在鞍点。
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    本程序设计用于在二维数组中搜索鞍点，该位置为它所在的行最大值同时又是所在列的最小值的位置。通过算法实现自动检测并输出所有符合条件的鞍点，若无则提示不存在。 编写程序来找出一个二维数组的鞍点：在当前行中的最大值且在同一列中的最小值的那个元素。也可能不存在这样的鞍点。
     
  • 寻找二维数组中的“最大点”。在二维数组中，“最大点”是指该元素在同一行和同一列中都是最大的数值，一行或一列可能存在多个这样的“最大点”。
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    本题探讨如何在二维数组内识别最大点，即某个元素在其所在行列中的值均为最大。挑战在于准确找出所有符合条件的特殊元素。 题目：求二维数组的“最大点”。定义一个数是所在行的最大值，并且也是所在列的最大值，则这个数被称为该二维数组的一个“最大点”。 样例输入： 3 4 8 60 7 100 10 498 12 49 -71 132 4 85 样例输出： 100 1 4 498 2 2
     
  • 寻找二维数组中的最大值和最小值及其所在的位置索引
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    本教程详细讲解了如何在Python中编写程序来查找二维数组的最大值与最小值，并确定它们的具体位置索引。通过实例分析帮助读者掌握高效算法的应用技巧。 C语言上机考试专用题目要求编写程序求二维数组的最大值与最小值及其所在的行列号。此任务简单易操作。
     
  • 在MATLAB中寻找图像的极值：识别局部最大值、最小值、鞍点和平坦区
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    本教程介绍如何使用MATLAB来检测图像中的关键特征，包括局部最大值、最小值、鞍点及平坦区域，帮助用户深入理解图像处理技术。 特里斯坦·乌塞尔的图像极值查找器（2013年5月）通过[x,y,z,c]=imextrema(im1)或[x,y,z,c]=imextrema(im1,hood)函数以像素分辨率来估计灰度图像中的局部最大值和最小值。输入参数“im1”可以是任意类型的灰度图像，而输出的x、y坐标则指明了极值的位置；z表示在这些位置处的图像强度值；c用于分类极值类型，具体如下：-1代表局部最低点，0为鞍点（即平缓区域），+1标识局部最高点。另外还有+c=2的情况，这表明该位置上的数据未被定义或无法确定。 用户还可以选择通过设置可选参数hood来指定像素的邻域结构以寻找极值，默认情况下这个值设为8，意味着考虑的是八连通领域（即包括对角线在内的所有相邻像素）。然而，在某些情形下，由于图像离散化的原因可能会导致部分极值无法被精确定义。例如，在鞍点下的双峰情况就可能因为这种特性而出现。 此外需要注意的是，边缘区域不会包含任何局部极值信息。如果噪声干扰了数据的准确性，则建议对原始图像进行预处理以减少其影响。
     
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