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给你一个 n x n 的整数方阵 matrix 。你可以执行以下操作 任意次 ：
matrix 中 相邻 两个元素，并将它们都 乘以 -1 。如果两个元素有 公共边 ，那么它们就是 相邻 的。
你的目的是 最大化 方阵元素的和。请你在执行以上操作之后，返回方阵的 最大 和。
示例 1：
输入：matrix = [[1,-1],[-1,1]] 输出：4 解释：我们可以执行以下操作使和等于 4 ： - 将第一行的 2 个元素乘以 -1 。 - 将第一列的 2 个元素乘以 -1 。
示例 2：
输入：matrix = [[1,2,3],[-1,-2,-3],[1,2,3]] 输出：16 解释：我们可以执行以下操作使和等于 16 ： - 将第二行的最后 2 个元素乘以 -1 。
提示：
n == matrix.length == matrix[i].length2 <= n <= 250-105 <= matrix[i][j] <= 105如果矩阵中存在零，或者矩阵中负数的个数为偶数，那么最大和就是矩阵中所有元素的绝对值之和。
否则，说明矩阵中有奇数个负数，最终一定会剩下一个负数，我们选择绝对值最小的数，将其变为负数，这样可以使得最终的和最大。
时间复杂度 $O(m\times n)$，其中 $m$ 和 $n$ 分别是矩阵的行数和列数。
class Solution:
def maxMatrixSum(self, matrix: List[List[int]]) -> int:
s = cnt = 0
mi = inf
for row in matrix:
for v in row:
s += abs(v)
mi = min(mi, abs(v))
if v < 0:
cnt += 1
if cnt % 2 == 0 or mi == 0:
return s
return s - mi * 2
class Solution {
public long maxMatrixSum(int[][] matrix) {
long s = 0;
int cnt = 0;
int mi = Integer.MAX_VALUE;
for (var row : matrix) {
for (var v : row) {
s += Math.abs(v);
mi = Math.min(mi, Math.abs(v));
if (v < 0) {
++cnt;
}
}
}
if (cnt % 2 == 0 || mi == 0) {
return s;
}
return s - mi * 2;
}
}
class Solution {
public:
long long maxMatrixSum(vector<vector<int>>& matrix) {
long long s = 0;
int cnt = 0, mi = INT_MAX;
for (auto& row : matrix) {
for (int& v : row) {
s += abs(v);
mi = min(mi, abs(v));
cnt += v < 0;
}
}
if (cnt % 2 == 0 || mi == 0) return s;
return s - mi * 2;
}
};
func maxMatrixSum(matrix [][]int) int64 {
s := 0
cnt, mi := 0, math.MaxInt32
for _, row := range matrix {
for _, v := range row {
s += abs(v)
mi = min(mi, abs(v))
if v < 0 {
cnt++
}
}
}
if cnt%2 == 1 {
s -= mi * 2
}
return int64(s)
}
func abs(x int) int {
if x < 0 {
return -x
}
return x
}
/**
* @param {number[][]} matrix
* @return {number}
*/
var maxMatrixSum = function (matrix) {
let cnt = 0;
let s = 0;
let mi = Infinity;
for (const row of matrix) {
for (const v of row) {
s += Math.abs(v);
mi = Math.min(mi, Math.abs(v));
cnt += v < 0;
}
}
if (cnt % 2 == 0) {
return s;
}
return s - mi * 2;
};
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