随着计算机技术的不断发展，计算机算法一直是计算机领域的热门话题。其中，贪心算法是解决许多算法问题的热门策略之一。本文将介绍C++贪心算法解决M行N列矩阵问题的方法。

首先，我们需要明确什么是贪心算法。贪心算法是一种采用贪心的思想，每次选取当前最优策略的算法，以期望最终得到全局最优解。在矩阵问题中，我们可以使用贪心算法来解决。

接着，我们来了解一下M行N列矩阵问题。这个问题可以描述为在M行N列的矩阵中，每行选择一个数字，求最小的总和。这个问题可以使用贪心算法来解决。具体的贪心策略是，每次都选择当前行中最小的数字。这样，在每行中选择最小数字时，可以保证当前最佳策略，从而得到全局最优解。

在C++中实现贪心算法解决矩阵问题，首先需要将矩阵存储在一个二维数组中。然后，根据贪心策略，在每行中选择最小数字并计算出总和。最后输出结果。

下面是使用C++语言实现的代码：

#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
const int MAX_N = 100;
int matrix[MAX_N][MAX_N];
int main() {
  int M, N;
  cin >> M >> N;
  for(int i = 0; i < M; i++)
    for(int j = 0; j < N; j++)
      cin >> matrix[i][j];
  int result = 0;
  for(int i = 0; i < M; i++) {
    int minVal = *min_element(matrix[i], matrix[i] + N);
    result += minVal;
  }
  cout << "The minimum sum is: " << result << endl;
  return 0;
}

上述代码中，我们首先输入矩阵的行数M和列数N，然后使用嵌套循环将矩阵存储在二维数组中。接着，使用循环和STL库函数min_element选择每行中的最小数字，并计算总和，最后输出结果。

总之，在M行N列矩阵问题中，使用C++贪心算法可以快速且准确地计算出最小总和。贪心算法的思想同样适用于其他类似问题，可以为我们解决许多算法问题提供有力帮助。希望本文对大家理解C++贪心算法解决矩阵问题有所帮助。

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