通过将成对的相邻元素与 -1 重复乘以最大化矩阵和

概述

这个问题可以用动态规划来解决。通过对每对相邻元素乘以-1，我们可以将问题转化为查找最大矩阵和的标准问题。

具体来说，我们可以使用以下步骤：

• 将每对相邻元素乘以 -1
• 对矩阵进行行求和，找出最大的子数组和
• 计算当前最大子数组的和与全局最大子数组的和，并更新全局最大子数组的和
• 如果矩阵中的所有元素均为负数，则返回该矩阵中的最大元素

代码示例

def max_subarray(matrix):
    # 将负数相邻元素乘以-1
    for i in range(len(matrix)):
        for j in range(len(matrix[0]) - 1):
            if matrix[i][j] < 0 and matrix[i][j+1] < 0:
                matrix[i][j] *= -1
                matrix[i][j+1] *= -1
    # 计算最大子数组和
    max_sum = float('-inf')
    for i in range(len(matrix)):
        curr_sum = 0
        for j in range(len(matrix[0])):
            curr_sum += matrix[i][j]
            if curr_sum > max_sum:
                max_sum = curr_sum
            elif curr_sum < 0:
                curr_sum = 0
    # 如果矩阵全为负数，则返回最大值
    if max_sum == 0:
        return max([x for row in matrix for x in row])
    return max_sum

代码说明

该代码的核心部分是两个嵌套的循环。第一个循环遍历每一行并将每对相邻元素乘以-1。第二个循环计算每一行的最大子数组和，并更新全局最大子数组和。

在第二个循环中，我们使用了一个技巧来处理最大子数组和的计算。如果当前子数组的和大于全局最大子数组的和，则更新全局最大子数组的和。如果当前子数组的和为负数（即无法为后面的元素提供更大的和），则将当前子数组和归零。

最后，如果矩阵中的所有元素均为负数，则返回矩阵中的最大元素。