二维数组如何找总和最大

要找到二维数组中的总和最大的子数组，可以使用一个经典算法，称为“最大子数组和”或“Kadane算法”。以下是这个算法的Python实现：

```python

def max_subarray_sum(matrix):

if not matrix or not matrix[0]:

return 0

rows, cols = len(matrix), len(matrix[0])

max_sum = float('-inf')

max_sum_subarray = []

遍历每一行

for i in range(rows):

初始化行内最大子数组和

max_row_sum = 0

max_row_subarray = []

遍历每一列

for j in range(cols):

更新行内最大子数组和

max_row_sum = max(max_row_sum + matrix[i][j], matrix[i][j])

max_row_subarray = [matrix[i][j]] if max_row_sum == matrix[i][j] else max_row_subarray + [matrix[i][j]]

更新整体最大子数组和

if max_row_sum > max_sum:

max_sum = max_row_sum

max_sum_subarray = max_row_subarray

return max_sum, max_sum_subarray

示例

matrix = [

[1, -2, 3],

[4, -1, 2],

[-1, 1, -4]

]

print(max_subarray_sum(matrix))

```

这段代码会返回一个元组，其中包含最大子数组的总和和该子数组本身。在上述示例中，最大子数组的总和是6，子数组是`[4, -1, 2, -1, 1]`。

这个算法的时间复杂度是O(nm)，其中n是数组的行数，m是数组的列数。这是因为算法需要遍历每一行和每一列。