Python - 找出 Matrix 中缺失的列表元素总和的差，反之亦然

在处理矩阵数据时，经常需要找出缺失的元素。本文介绍如何使用 Python 找出 Matrix 中缺失的列表元素总和的差，反之亦然。

问题描述

给定一个二维矩阵 matrix，其中每个元素都是一个列表。假设所有列表长度相等，但其中有一些列表的元素缺失了。现在要求找出缺失的元素，并计算缺失元素的总和的差。

例如，对于下面这个二维矩阵：

matrix = [[1,2,3],[4,5],[7,8,9]]

其中，第二个列表缺失了 6。

我们要找出缺失的元素，计算缺失元素的总和的差。

解决方案

可以通过循环矩阵中的每个列表，计算出该列表元素的总和，再减去实际元素的总和，得到缺失元素的总和。

具体步骤如下：

1. 初始化变量 total_sum 为 0，用来保存所有列表的实际元素总和。
2. 初始化变量 missing_sum 为 0，用来保存所有列表的缺失元素总和。
3. 循环矩阵中的每个列表，计算该列表的实际元素总和，并将其加到 total_sum 中。
4. 计算出每个列表的理论元素总和（即所有列表长度的和），并将其减去实际元素总和，得到该列表的缺失元素总和，并累加到 missing_sum 中。
5. 返回 total_sum - missing_sum。

下面是实现该算法的 Python 代码：

def missing_sum(matrix):
    total_sum = 0
    missing_sum = 0
    for row in matrix:
        total_sum += sum(row)
        missing_sum += sum(range(1, len(matrix[0])+1)) - sum(row)
    return total_sum - missing_sum

总结

本文介绍了如何使用 Python 找出 Matrix 中缺失的列表元素总和的差，反之亦然。该算法通过对矩阵中每个列表进行遍历，计算出每个列表的缺失元素总和，并最终得到所有列表的缺失元素总和。