本文讲解如何对一个 15×7 的二维数组（每行代表一部电影在 7 个影厅的观影人数），计算每行总和，并准确找出总和最大的那一行（即最热门电影），同时返回其行索引与总和值。
本文讲解如何对一个 15×7 的二维数组（每行代表一部电影在 7 个影厅的观影人数），计算每行总和，并准确找出总和最大的那一行（即最热门电影），同时返回其行索引与总和值。
在实际业务场景中（例如影院票房分析系统），我们常需基于多维度数据聚合后进行极值判定。本例中，Main.attendants[15][7] 存储了 15 部电影（行）在 7 个影厅（列）的观众人数。目标不是找单个单元格最大值（如原答案误用的逐元素比较），而是先按行求和，再在 15 个行和中定位最大值及其行号——这才是“最热电影”的正确统计逻辑。
✅ 正确解法：分两步完成行和计算与极值查找
首先，需为每行计算总和（即该电影在全部影厅的总观影人次），并维护两个变量：
- maxSum：记录当前找到的最大行和；
- bestMovieIndex：记录该最大和对应的电影行号（0-based）。
以下是完整、健壮、可直接集成到 Swing 事件处理器中的实现：
private void PeliculaMasVistaButtonActionPerformed(java.awt.event.ActionEvent evt) {
// 假设 Main.attendants 已正确定义并初始化（int[15][7]）
int[] rowSums = new int[15]; // 存储每部电影的总观影人数
int maxSum = Integer.MIN_VALUE;
int bestMovieIndex = -1;
// 第一步：遍历每行，计算行和并存入 rowSums
for (int i = 0; i < 15; i++) {
int sum = 0;
for (int j = 0; j < 7; j++) {
sum += Main.attendants[i][j];
}
rowSums[i] = sum;
// 第二步：边计算边更新最大值与索引（更高效，避免二次遍历）
if (sum > maxSum) {
maxSum = sum;
bestMovieIndex = i;
}
}
// 输出结果（可根据需要替换为 JOptionPane 或界面标签更新）
System.out.println("最热门电影是第 " + (bestMovieIndex + 1) + " 部（索引 " + bestMovieIndex + "），总观影人次：" + maxSum);
}⚠️ 关键注意事项
- 勿混淆“单个元素最大值”与“行和最大值”：原问题答案错误地遍历所有单元格寻找最大值，这只能得出“某场次最高单厅人数”，而非“哪部电影总热度最高”。务必按行聚合后再比较。
- 边界安全：使用 Integer.MIN_VALUE 初始化 maxSum，确保能正确处理全负数（虽本场景不适用，但属良好实践）；初始化 bestMovieIndex = -1 可辅助调试异常空数组。
- 可扩展性建议：若矩阵尺寸可能变化，应避免硬编码 15 和 7，改用 Main.attendants.length 和 Main.attendants[0].length 动态获取。
- 性能优化：上述代码在一次双重循环中同步完成求和与极值判断，时间复杂度 O(15×7) = O(1)，无需额外遍历 rowSums 数组。
✅ 总结
识别“最热门电影”的本质是行聚合 + 一维数组极值索引查找。核心在于：
① 对每行执行 sum = Σ(attendants[i][j])；
② 在累加过程中实时追踪最大和及其行下标；
③ 最终结果即为 bestMovieIndex（电影序号）与 maxSum（总人次）。
此方法逻辑清晰、无冗余计算、易于验证与维护，是处理此类矩阵行级统计任务的标准范式。
