本文详解如何对一个 15×7 的观众人数矩阵按行求和，并高效定位总观看人数最高的电影（即行和最大值的行索引），提供完整可运行逻辑、常见误区提醒及健壮性优化建议。
本文详解如何对一个 15×7 的观众人数矩阵按行求和，并高效定位总观看人数最高的电影（即行和最大值的行索引），提供完整可运行逻辑、常见误区提醒及健壮性优化建议。
在电影排片分析场景中，你维护了一个 Main.attendants[15][7] 二维数组：15 行代表 15 部电影，7 列代表 7 个放映厅。每项 attendants[i][j] 表示第 i 部电影在第 j 厅的观众人数。要找出“最热门电影”，本质是：计算每部电影（每行）的总观众数（即行和），再从中找出最大行和及其对应的电影索引。
⚠️ 注意：原始代码中虽正确计算了每行和（sumRows），但未保存结果，也未做比较——这是关键缺失。而答案中提供的“查找单个最大元素”逻辑（直接遍历所有单元格）错误地混淆了问题目标：它找的是矩阵中单个最大值（如某厅某场次的峰值人数），而非“哪部电影总观看人次最多”。
✅ 正确解法分两步：
- 逐行累加，存储 15 个行和（推荐使用一维数组或临时变量跟踪最大值）；
- 在线比较，记录最大行和及其行号（无需额外存储全部和，节省空间）。
以下是优化后的完整实现：
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private void PeliculaMasVistaButtonActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent evt) {
// 初始化：假设 Main.attendants 已正确定义并填充
int maxSum = Integer.MIN_VALUE; // 确保能正确处理全负数（虽本场景不适用）
int mostViewedMovieIndex = -1;
for (int i = 0; i < 15; i++) {
int rowSum = 0;
for (int j = 0; j < 7; j++) {
rowSum += Main.attendants[i][j];
}
// 在计算完当前行和后立即比较
if (rowSum > maxSum) {
maxSum = rowSum;
mostViewedMovieIndex = i;
}
}
if (mostViewedMovieIndex != -1) {
System.out.println("最热门电影是第 " + (mostViewedMovieIndex + 1)
+ " 部（索引 " + mostViewedMovieIndex + "），总观众数：" + maxSum);
} else {
System.out.println("警告：未找到有效数据。");
}
}? 关键说明与最佳实践：
- 避免硬编码：将 15 和 7 替换为 Main.attendants.length 和 Main.attendants[0].length，提升可维护性；
- 边界安全：添加空数组/空行检查（如 if (Main.attendants == null || Main.attendants.length == 0)）；
- 语义清晰：用 mostViewedMovieIndex 比 room/movie 更准确（原答案误将行列含义颠倒）；
- 性能友好：单次遍历完成计算与比较，时间复杂度 O(15×7)，空间复杂度 O(1)；
- 可扩展提示：若需返回多部并列热门电影，可改用 List<Integer> 存储所有满足 rowSum == maxSum 的索引。
通过此方法，你不仅能精准定位最热门电影，还构建了可复用于其他行聚合分析（如最低观影量、平均值）的可靠模式。
