数值积符号探索：深入5726. 数组元素积的符号问题

2023-11-06 22:30:12

剖析signFunc：正负判断的奥秘

在5726. 数组元素积的符号问题中，signFunc函数扮演着举足轻重的角色。让我们一探究竟，揭开其正负判断的奥秘：

signFunc的定义：

def signFunc(x):
  if x > 0:
    return 1
  elif x < 0:
    return -1
  else:
    return 0

signFunc的工作原理：

signFunc函数根据输入值x的正负情况，返回相应的符号：

x为正数时： signFunc(x) = 1
x为负数时： signFunc(x) = -1
x为0时： signFunc(x) = 0

这正是5726. 数组元素积的符号问题中所需要的正负判断功能。

直击核心：解题思路大揭秘

数组元素积的符号问题看似复杂，但我们可以通过以下思路，轻松破解：

1. 数组元素的符号分类：

首先，我们将数组中的元素分为三类：

正数： signFunc(x) = 1
负数： signFunc(x) = -1
零： signFunc(x) = 0

2. 符号积的计算：

接着，我们将数组中的元素两两相乘，计算符号积：

正数和正数相乘： 1 * 1 = 1
正数和负数相乘： 1 * (-1) = -1
负数和负数相乘： (-1) * (-1) = 1
正数和0相乘： 1 * 0 = 0
负数和0相乘： (-1) * 0 = 0
0和0相乘： 0 * 0 = 0

3. 符号积的汇总：

最后，我们将所有符号积汇总起来，并根据以下规则判断最终结果：

如果所有符号积都为1，则最终结果为1。
如果存在偶数个-1，则最终结果为1。
如果存在奇数个-1，则最终结果为-1。
如果存在0，则最终结果为0。

代码实现：算法实践

以下是用Python编写的代码，展示了5726. 数组元素积的符号问题的解题思路：

def arraySign(nums):
  """
  计算数组元素积的符号。

  Args:
    nums: 输入数组。

  Returns:
    数组元素积的符号。
  """

  # 将数组中的元素分为三类：正数、负数和零。
  positive_count = 0
  negative_count = 0
  zero_count = 0
  for num in nums:
    if num > 0:
      positive_count += 1
    elif num < 0:
      negative_count += 1
    else:
      zero_count += 1

  # 计算符号积。
  product = 1
  if positive_count > 0:
    product *= positive_count
  if negative_count % 2 == 1:
    product *= -1

  # 根据符号积的汇总结果判断最终结果。
  if product == 0:
    return 0
  elif product == 1:
    return 1
  else:
    return -1


# 测试代码。
nums = [1, -2, 3, -4]
result = arraySign(nums)
print(result)