【数组-过于简单】1672. 最富有客户的资产总量

该问题涉及计算一个客户矩阵中资产最多的客户。给定每个客户在不同银行的资产分布,目标是找出资产总量最大的客户。通过遍历所有客户,累加每个客户的资产并用最大值更新结果,最终得到最富有客户的资产总量。示例展示了不同情况下的计算过程和结果。

题目
给你一个 m x n 的整数网格 accounts ,其中 accounts[i][j] 是第 i​​​​​​​​​​​​ 位客户在第 j 家银行托管的资产数量。返回最富有客户所拥有的 资产总量 。
客户的 资产总量 就是他们在各家银行托管的资产数量之和。最富有客户就是 资产总量 最大的客户。
【示例 1】
输入:accounts = [[1,2,3],[3,2,1]]
输出:6
解释:
第 1 位客户的资产总量 = 1 + 2 + 3 = 6
第 2 位客户的资产总量 = 3 + 2 + 1 = 6
两位客户都是最富有的,资产总量都是 6 ,所以返回 6 。
【示例 2】
输入:accounts = [[1,5],[7,3],[3,5]]
输出:10
解释:
第 1 位客户的资产总量 = 6
第 2 位客户的资产总量 = 10
第 3 位客户的资产总量 = 8
第 2 位客户是最富有的,资产总量是 10
【示例 3】
输入:accounts = [[2,8,7],[7,1,3],[1,9,5]]
输出:17
【提示】
m == accounts.length
n == accounts[i].length
1 <= m, n <= 50
1 <= accounts[i][j] <= 100
【代码】
在这里插入图片描述

class Solution:
    def maximumWealth(self, accounts: List[List[int]]) -> int:
        maxnum=-1
        for x in accounts:
            maxnum=max(maxnum,sum(x))
        return maxnum
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值