矩阵中两行元素之和的最大差异

在一个二维矩阵中，每行的元素和可能不同。问题在于如何找到这个矩阵中两行元素之和的最大差异。解决这个问题有多种方法，我们会在下面依次介绍。

思路一

最简单的方法就是直接计算每一行的元素之和，然后求出最大和最小值，最后相减得到结果。

def maxRowDiff(matrix):
    row_sums = [sum(row) for row in matrix]
    return max(row_sums) - min(row_sums)

这个方法最大的问题是它需要遍历整个矩阵。如果矩阵非常大，那么运行时间会非常慢。

思路二

第二种思路类似于思路一，但是它避免了遍历整个矩阵的缺点。我们只需要找到两行中的最大和最小值即可。

def maxRowDiff(matrix):
    max_sum = float('-inf')
    min_sum = float('inf')
    for row in matrix:
        row_sum = sum(row)
        max_sum = max(max_sum, row_sum)
        min_sum = min(min_sum, row_sum)
    return max_sum - min_sum

思路三

第三种方法是一种优化版的思路二。如果我们能够预处理出最大和最小值，那么我们就可以使算法时间更短。

def maxRowDiff(matrix):
    max_sum = float('-inf')
    min_sum = float('inf')
    for row in matrix:
        row_sum = sum(row)
        if row_sum > max_sum:
            max_sum = row_sum
        if row_sum < min_sum:
            min_sum = row_sum
    return max_sum - min_sum

思路四

第四种方法与第三种方法类似。我们使用了内置函数map()和max()来实现。这个方法最简洁，也是最Pythonic的。

def maxRowDiff(matrix):
    row_sums = list(map(sum, matrix))
    return max(row_sums) - min(row_sums)

总结

通过以上四种方法，我们可以看到不同的算法思路都有它们的优缺点。在实际应用中，我们需要根据具体情况选择最优的算法。