共有 k 位工人计划将 n 个箱子从旧仓库移动到新仓库。给你两个整数 n 和 k，以及一个二维整数数组 time ，数组的大小为 k x 4 ，其中 time[i] = [leftToRighti, pickOldi, rightToLefti, putNewi] 。
一条河将两座仓库分隔，只能通过一座桥通行。旧仓库位于河的右岸，新仓库在河的左岸。开始时，所有 k 位工人都在桥的左侧等待。为了移动这些箱子，第 i 位工人（下标从 0 开始）可以：
从左岸（新仓库）跨过桥到右岸（旧仓库），用时 leftToRighti 分钟。
从旧仓库选择一个箱子，并返回到桥边，用时 pickOldi 分钟。不同工人可以同时搬起所选的箱子。
从右岸（旧仓库）跨过桥到左岸（新仓库），用时 rightToLefti 分钟。
将箱子放入新仓库，并返回到桥边，用时 putNewi 分钟。不同工人可以同时放下所选的箱子。
如果满足下面任一条件，则认为工人 i 的 效率低于 工人 j ：
leftToRighti + rightToLefti > leftToRightj + rightToLeftj
leftToRighti + rightToLefti == leftToRightj + rightToLeftj 且 i > j
工人通过桥时需要遵循以下规则：
如果工人 x 到达桥边时，工人 y 正在过桥，那么工人 x 需要在桥边等待。
如果没有正在过桥的工人，那么在桥右边等待的工人可以先过桥。如果同时有多个工人在右边等待，那么 效率最低 的工人会先过桥。
如果没有正在过桥的工人，且桥右边也没有在等待的工人，同时旧仓库还剩下至少一个箱子需要搬运，此时在桥左边的工人可以过桥。如果同时有多个工人在左边等待，那么 效率最低 的工人会先过桥。
所有 n 个盒子都需要放入新仓库，请你返回最后一个搬运箱子的工人 到达河左岸 的时间。
示例 1：
输入：n = 1, k = 3, time = [[1,1,2,1],[1,1,3,1],[1,1,4,1]]
输出：6
解释：
从 0 到 1 ：工人 2 从左岸过桥到达右岸。
从 1 到 2 ：工人 2 从旧仓库搬起一个箱子。
从 2 到 6 ：工人 2 从右岸过桥到达左岸。
从 6 到 7 ：工人 2 将箱子放入新仓库。
整个过程在 7 分钟后结束。因为问题关注的是最后一个工人到达左岸的时间，所以返回 6 。
示例 2：
输入：n = 3, k = 2, time = [[1,9,1,8],[10,10,10,10]]
输出：50
解释：
从 0 到 10 ：工人 1 从左岸过桥到达右岸。
从 10 到 20 ：工人 1 从旧仓库搬起一个箱子。
从 10 到 11 ：工人 0 从左岸过桥到达右岸。
从 11 到 20 ：工人 0 从旧仓库搬起一个箱子。
从 20 到 30 ：工人 1 从右岸过桥到达左岸。
从 30 到 40 ：工人 1 将箱子放入新仓库。
从 30 到 31 ：工人 0 从右岸过桥到达左岸。
从 31 到 39 ：工人 0 将箱子放入新仓库。
从 39 到 40 ：工人 0 从左岸过桥到达右岸。
从 40 到 49 ：工人 0 从旧仓库搬起一个箱子。
从 49 到 50 ：工人 0 从右岸过桥到达左岸。
从 50 到 58 ：工人 0 将箱子放入新仓库。
整个过程在 58 分钟后结束。因为问题关注的是最后一个工人到达左岸的时间，所以返回 50 。
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode.cn/problems/time-to-cross-a-bridge
int matrixSum(int** nums, int numsSize, int* numsColSize) {
int MAX[numsSize][2];
int MAX1 = 0;
int sum = 0;
int sum1 = numsSize; // 初始化 sum1
int i, j;
while (sum1 != 0) {
sum1 = 0; // 重置 sum1
MAX1 = 0; // 重置 MAX1
for (i = 0; i < numsSize; i++) {
MAX[i][0] = 0; // num
MAX[i][1] = 0; // location
for (j = 0; j < numsColSize[i]; j++) {
if (nums[i][j] >= MAX[i][0]) { // 改为判断相等
MAX[i][0] = nums[i][j];
MAX[i][1] = j;
}
sum1 += nums[i][j]; // 累加每个元素的值
}
nums[i][MAX[i][1]] = 0;
if (MAX1 < MAX[i][0])
MAX1 = MAX[i][0];
}
sum += MAX1;
}
return sum;
}