Maximize the sum of array
Detailed guide and Python implementation for the 'Maximize the sum of array' problem.
1. 学ぶ
The 'Maximize the sum of array' problem is a key challenge in the Greedy section.
This implementation focuses on easy-level logic in Python.
We prioritize technical accuracy and code readability in our provided solutions.
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
Visualizing the logic flow for Maximize the sum of array.
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
Read the problem statement for Maximize the sum of array carefully.
2. Formulate brute force
Draft a simple iterative solution.
3. Identify inefficiency
Look for redundant calculations.
4. Optimize search path
Use hashing or sorting to speed up the process.
5. Final Implementation
Clean up the code for production standards.
問題提起
Write a function maximize_sum(arr, k) that returns the maximum possible sum of the array after performing exactly k negations. In each negation, you must choose an element and replace it with its negative value. You can negate the same element multiple times.
- •1 <= len(arr) <= 10^5
- •1 <= k <= 10^5
- •-10^4 <= arr[i] <= 10^4
例
maximize_sum([-2, 0, 5, -1, 2], 4)
10
Negate -2 to 2, -1 to 1. The remaining 2 negations can be performed on 0. The array becomes [2, 0, 5, 1, 2], summing to 10.
maximize_sum([3, -1, 0, 2], 3)
6
Negate -1 to 1. The remaining 2 negations are performed on 0. Sum is 3 + 1 + 0 + 2 = 6.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- Empty input structures
- Single element inputs
- Large numerical bounds
解決する準備はできましたか?
Open the problem in PyRun's browser-based Python editor. Your code runs fully offline — no server required.
インタビューの洞察とバリエーション
複雑さの分析の内訳
なぜ時間がかかるのか: Directly evaluates all possibilities.
なぜ宇宙なのか: Uses standard local memory.
なぜ時間がかかるのか: Optimized paths reduce total operations.
なぜ宇宙なのか: May trade memory for speed.
最適化されたソリューションの Python コード
最適化されたソリューションの Python コード
import heapq
def max_sum_opt(arr, k):
heapq.heapify(arr)
for _ in range(k):
val = heapq.heappop(arr)
heapq.heappush(arr, -val)
return sum(arr)ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
ブルート フォース コード (スポイラーガード付き)
def max_sum_brute(arr, k):
for _ in range(k):
arr.sort(); arr[0] = -arr[0]
return sum(arr)Algorithm Pattern Checklist
When dealing with Greedy data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
Key Revision Notes
Standard Greedy problem properties apply.
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