1005. K 次取反后最大化的数组和

最新推荐文章于 2025-02-28 16:56:42 发布

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本文针对LeetCode上的最大和问题提供了解决方案，通过两种不同的算法思路——遍历排序和排序遍历来实现数组的最大和计算。前者通过直接排序并取反最小值的方式简化操作步骤；后者则通过条件筛选，有效降低时间复杂度。

题目原文

给定一个整数数组 A，我们只能用以下方法修改该数组：我们选择某个个索引 i 并将 A[i] 替换为 -A[i]，然后总共重复这个过程 K 次。（我们可以多次选择同一个索引 i。）
以这种方式修改数组后，返回数组可能的最大和。

示例 1：
输入：A = [4,2,3], K = 1
输出：5
解释：选择索引 (1,) ，然后 A 变为 [4,-2,3]。

示例 2：
输入：A = [3,-1,0,2], K = 3
输出：6
解释：选择索引 (1, 2, 2) ，然后 A 变为 [3,1,0,2]。

示例 3：
输入：A = [2,-3,-1,5,-4], K = 2
输出：13
解释：选择索引 (1, 4) ，然后 A 变为 [2,3,-1,5,4]。

提示：
1 <= A.length <= 10000
1 <= K <= 10000
-100 <= A[i] <= 100

解题思路

一、遍历排序
直接排序找到最小值进行取反。

class Solution:
    def largestSumAfterKNegations(self, A: List[int], K: int) -> int:
        for i in range(K):
            A.sort()
            A[0] = -A[0]
        return sum(A)

二、排序遍历
通过条件筛选，时间复杂度大大降低。

class Solution:
    def largestSumAfterKNegations(self, A: List[int], K: int) -> int:
        A = sorted(A)
        for i in range(len(A)):
            if K == 0:
                break
            elif A[i] < 0:
                A[i] = -A[i]
                K -= 1
            elif A[i] >= 0 and K%2 == 0:
                break
            else:
                A[A.index(min(A))] = -A[A.index(min(A))]
                break
        return sum(A)

来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/maximize-sum-of-array-after-k-negations