使用两次遍历收集网格中的最大点

在给定的网格中，我们需要找到最大的坐标点并返回其行索引和列索引。一种常见的方法是对网格进行两次遍历来完成此任务。

算法

第一次遍历

首先，我们需要遍历整个网格，以查找最高的点。具体来说，我们需要做以下几个步骤：

1. 初始化 max_height 变量为 0，并记录 max_height_index 作为最高点的行索引。
2. 对于每个点 (i, j)，如果它的高度大于 max_height，则将 max_height 更新为该高度，并将 max_height_index 更新为 i。

到这一步，我们已经找到了最高点的行索引。

第二次遍历

接下来，我们需要遍历最高点所在的行，并查找该行的最大值。具体来说，我们需要做以下几个步骤：

1. 初始化 max_width 变量为 0，并记录 max_width_index 作为最宽点的列索引。
2. 对于最高点所在行的每个点 (max_height_index, j)，如果它的宽度大于 max_width，则将 max_width 更新为该宽度，并将 max_width_index 更新为 j。

到这一步，我们已经找到了最大的坐标点并返回其行索引和列索引。

代码实现

以下是使用Python语言实现以上算法的代码，其中 grid 是一个二维列表，表示输入的网格：

def max_point(grid):
    # 第一次遍历
    max_height, max_height_index = 0, 0
    for i in range(len(grid)):
        for j in range(len(grid[0])):
            if grid[i][j] > max_height:
                max_height = grid[i][j]
                max_height_index = i

    # 第二次遍历
    max_width, max_width_index = 0, 0
    for j in range(len(grid[0])):
        if grid[max_height_index][j] > max_width:
            max_width = grid[max_height_index][j]
            max_width_index = j

    return max_height_index, max_width_index

性能分析

这个算法需要遍历整个网格两次，时间复杂度为 O(n^2)。虽然它没有比单次遍历更快，但是它可以通过两次遍历来完成更复杂的任务，例如查找最高点和次高点的坐标等。