副对角线元素满足行索引i与列索引j之和等于n−1（即i+j==n−1），其中n为方阵阶数；非方阵需取min(m,n)防越界，遍历时须校验列索引有效性。

副对角线的索引规律是什么

副对角线（从右上到左下）在方阵中满足：行下标 i + 列下标 j == n - 1，其中 n 是方阵边长。比如 5x5 数组，副对角线元素是 a[0][4]、a[1][3]、a[2][2]、a[3][1]、a[4][0]。

• 非方阵（如 3x4）没有严格定义的“副对角线”，通常只对主对角线或按最小边取截断处理
• 如果强行遍历所有满足 i + j == n - 1 的位置，需确保 j 不越界（尤其当数组列数 ≠ 行数时）

用 for 循环直接累加最稳妥

对 n x n 方阵，只需一个循环，用 i 遍历行，对应列就是 n - 1 - i：

C++ 算法竞赛自动化测试数据生成与校验框架

根据原题生成新题面、验证器及完整测试数据，自动套用 testlib 模板，用于用户要求生成测试数据时。

下载

int sum = 0;
for (int i = 0; i 

• 不要用 for (int i = 0, j = n-1; i 这种双变量写法，容易因符号或边界出错
• 若数组是动态分配（如 int** a），只要保证 a[i] 和 a[i][n-1-i] 合法即可，逻辑不变
• 注意：C++ 数组下标从 0 开始，别写成 n - i（会越界）

用 std::accumulate 配合 lambda 会更简洁但有坑

可以借助 std::accumulate，但必须确保访问的是连续内存或构造可迭代序列：

int sum = std::accumulate(
    a, a + n,
    0,
    [n](int acc, int* row) { return acc + row[n - 1 - (&row - &a[0])]; }
);

• 这个写法依赖 &row - &a[0] 计算当前行号，实际中易出错，不推荐
• 更安全的做法仍是传统循环；STL 优势不在这种简单索引场景
• 如果用 std::vector<:vector>></:vector>，不能直接传 v.begin() 给 accumulate 去加“某列”，因为不是扁平结构

常见错误：把副对角线和反对角线/次对角线概念搞混

• “副对角线”在中文教材里通常就指右上→左下的那条，即 anti-diagonal 或 secondary diagonal，不是“除了主对角线以外的所有对角线”
• 错误写法：sum += a[i][i] → 这是主对角线
• 错误写法：sum += a[i][j] 外层 i、内层 j 双重循环再判断 i + j == n - 1 → 效率低，且容易漏判或重复加
• 调试时可先打印 i 和 n - 1 - i 确认是否在合法范围内，特别是 n == 0 或 n == 1 边界情况

副对角线求和本质是索引映射问题，核心就一条：确认数组是方阵，然后用 i 推出唯一对应的 j。其它包装只是增加出错概率。

C++免费学习笔记（深入）：立即使用
在学习笔记中，你将探索 C++ 的入门与实战技巧！