LeetCode 1672 最富有客戶的資產總量

1672. 最富有客戶的資產總量

難度·簡單

給你乙個m x n的整數網格accounts，其中accounts[i][j]是第i位客戶在第j家銀行託管的資產數量。返回最富有客戶所擁有的資產總量。

客戶的資產總量就是他們在各家銀行託管的資產數量之和。最富有客戶就是資產總量最大的客戶。

示例 1：

輸入：accounts = [[1,2,3],[3,2,1]]

輸出：6
解釋：第 1 位客戶的資產總量 = 1 + 2 + 3 = 6
第 2 位客戶的資產總量 = 3 + 2 + 1 = 6
兩位客戶都是最富有的，資產總量都是 6 ，所以返回 6 。

輸入：accounts = [[1,5],[7,3],[3,5]]

輸出：10
解釋：第 1 位客戶的資產總量 = 6
第 2 位客戶的資產總量 = 10 
第 3 位客戶的資產總量 = 8
第 2 位客戶是最富有的，資產總量是 10

輸入：accounts = [[2,8,7],[7,1,3],[1,9,5]]

輸出：17

class solution 

// 取max(res, t)
res = math.max(res, t);
}// 返回結果
return res;
}}

時間複雜度：

\(o(mn)\)，其中m為行數，n為列數。

另外看到了另一種相似的解法：

class solution 

accounts[0][0] = math.max(accounts[0][0], accounts[i][0]);
} return accounts[0][0];
}}

紅線之上的是第一種借助變數存放結果的寫法，紅線之下的是第二種直接利用陣列空間存放結果的寫法，通過資料上的表現來看，第二種寫法的平均時間消耗和平均記憶體消耗甚至不如第一種寫法，或許這是由於leetcode的判題機制導致的，或許是有其他原因。

也許其他原因包含底層的jvm處理優化的結果，但我想這或許依然是奧卡姆剃刀定律的表現，往往簡單的方法在簡單的結構上會發揮的更高效。

LeetCode 1672 最富有客戶的資產總量

給你乙個m x n的整數網格accounts，其中accounts i j 是第i 位客戶在第j家銀行託管的資產數量。返回最富有客戶所擁有的資產總量。客戶的資產總量就是他們在各家銀行託管的資產數量之和。最富有客戶就是資產總量最大的客戶。示例 1 輸入 accounts 1,2,3 3,2,1 輸出 ...

1672 最富有客戶的資產總量

1672.最富有客戶的資產總量 給你乙個 m x n 的整數網格 accounts 其中 accounts i j 是第 i 位客戶在第 j 家銀行託管的資產數量。返回最富有客戶所擁有的 資產總量 客戶的 資產總量 就是他們在各家銀行託管的資產數量之和。最富有客戶就是 資產總量 最大的客戶。示例 1...

1672 最富有客戶的資產總量

給你乙個 m x n 的整數網格 accounts 其中 accounts i j 是第 i 位客戶在第 j 家銀行託管的資產數量。返回最富有客戶所擁有的 資產總量 客戶的 資產總量 就是他們在各家銀行託管的資產數量之和。最富有客戶就是 資產總量 最大的客戶。示例 1 輸入 accounts 1,2...