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给你两个非负整数数组 rowSum 和 colSum ，其中 rowSum[i] 是二维矩阵中第 i 行元素的和， colSum[j] 是第 j 列元素的和。换言之你不知道矩阵里的每个元素，但是你知道每一行和每一列的和。
请找到大小为 rowSum.length x colSum.length 的任意 非负整数 矩阵，且该矩阵满足 rowSum 和 colSum 的要求。
请你返回任意一个满足题目要求的二维矩阵，题目保证存在 至少一个 可行矩阵。
示例 1：
输入：rowSum = [3,8], colSum = [4,7]
输出：[[3,0],
[1,7]]
解释：
第 0 行：3 + 0 = 3 == rowSum[0]
第 1 行：1 + 7 = 8 == rowSum[1]
第 0 列：3 + 1 = 4 == colSum[0]
第 1 列：0 + 7 = 7 == colSum[1]
行和列的和都满足题目要求，且所有矩阵元素都是非负的。
另一个可行的矩阵为：[[1,2],
[3,5]]
示例 2：
输入：rowSum = [5,7,10], colSum = [8,6,8]
输出：[[0,5,0],
[6,1,0],
[2,0,8]]
示例 3：
输入：rowSum = [14,9], colSum = [6,9,8]
输出：[[0,9,5],
[6,0,3]]
示例 4：
输入：rowSum = [1,0], colSum = [1]
输出：[[1],
[0]]
示例 5：
输入：rowSum = [0], colSum = [0]
输出：[[0]]
提示：
1 <= rowSum.length, colSum.length <= 5000 <= rowSum[i], colSum[i] <= 108sum(rowSum) == sum(colSum)
solution
贪心，遇到个元素，就往最大了放，因为后面元素可以为0. 参考
class Solution:
def restoreMatrix(self, rowSum: List[int], colSum: List[int]) -> List[List[int]]:
n, m = len(rowSum), len(colSum)
res = [[0 for _ in range(m)] for _ in range(n)]
for i, r in enumerate(rowSum):
for j, c in enumerate(colSum):
res[i][j] = min(r, c)
r -= res[i][j]
colSum[j] -= res[i][j]
return res
if __name__ == '__main__':
f = Solution().restoreMatrix
print("actual:", f(rowSum=[3, 8], colSum=[4, 7]), "should:", [[3, 0], [1, 7]])
print("actual:", f(rowSum=[5, 7, 10], colSum=[8, 6, 8]), "should:", [[0, 5, 0], [6, 1, 0], [2, 0, 8]])
print("actual:", f(rowSum=[14, 9], colSum=[6, 9, 8]), "should:", [[0, 9, 5], [6, 0, 3]])
print("actual:", f(rowSum=[1, 0], colSum=[1]), "should:", [[1], [0]])
print("actual:", f(rowSum=[0], colSum=[0]), "should:", [[0]])