在 K 个否定后最大化数组总和

介绍

这个问题的主要目标是将一个包含正数和负数的整数数组中的尽可能多的负数转换为正数，以最大化数组的总和，并且每次只能选择一个负数将其转换为正数。而程序员的任务就是设计一个算法，以最有效地解决这个问题。

解决方案

一个有效的解决方案是使用贪心算法。开始时，将数组按非递增顺序排序，并计算出负数的数量。然后，使用一个循环，将数组中的前K个负数转换为正数，并将它们的总和添加到数组的总和中。

这个解决方案的时间复杂度是O(nlogn)，其中n是数组中元素的数量。因为数组需要排序，所以最坏情况下算法的时间复杂度是O(nlogn)。如果K的值非常小，那么算法的时间复杂度将更接近于线性。

以下是一个使用Python编写的代码片段：

def max_array_sum(arr, k):
    arr.sort(reverse=True)

    for i in range(k):
        if arr[i] < 0:
            arr[i] = -arr[i]

    return sum(arr)

总结

在K个否定后最大化数组总和的问题中，贪心算法是一个非常有效的解决方案。但是由于数组需要排序，因此算法的时间复杂度是O(nlogn)，最坏情况下可能是O(nlogn)。如果K的值非常小，那么算法的时间复杂度更接近于线性。