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正整数和负整数的最大计数
给你一个按 非递减顺序 排列的数组 nums ，返回正整数数目和负整数数目中的最大值。 换句话讲，如果 nums 中正整数的数目是 pos ，而负整数的数目是 neg ，返回 pos 和 neg 二者中的最大值。 注意： 0 既不是正整数也不是负整数。 示例 1： 输入： nums = [-2,-1…
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题型
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代码语言
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当前训练重点
简单 · 二分·搜索·答案·空间
答案摘要
我们可以直接遍历数组，统计正整数和负整数的个数 和 ，返回 和 中的较大值即可。 时间复杂度 ，其中 为数组长度。空间复杂度 。
Interview AiBoxInterview AiBox 实时 AI 助手，陪你讲清 二分·搜索·答案·空间 题型思路
题目描述
给你一个按 非递减顺序 排列的数组 nums ，返回正整数数目和负整数数目中的最大值。
- 换句话讲，如果
nums中正整数的数目是pos，而负整数的数目是neg，返回pos和neg二者中的最大值。
注意：0 既不是正整数也不是负整数。
示例 1：
输入：nums = [-2,-1,-1,1,2,3] 输出：3 解释：共有 3 个正整数和 3 个负整数。计数得到的最大值是 3 。
示例 2：
输入：nums = [-3,-2,-1,0,0,1,2] 输出：3 解释：共有 2 个正整数和 3 个负整数。计数得到的最大值是 3 。
示例 3：
输入：nums = [5,20,66,1314] 输出：4 解释：共有 4 个正整数和 0 个负整数。计数得到的最大值是 4 。
提示：
1 <= nums.length <= 2000-2000 <= nums[i] <= 2000nums按 非递减顺序 排列。
进阶：你可以设计并实现时间复杂度为 O(log(n)) 的算法解决此问题吗？
解题思路
方法一：遍历
我们可以直接遍历数组，统计正整数和负整数的个数 和 ，返回 和 中的较大值即可。
时间复杂度 ，其中 为数组长度。空间复杂度 。
class Solution:
def maximumCount(self, nums: List[int]) -> int:
a = sum(x > 0 for x in nums)
b = sum(x < 0 for x in nums)
return max(a, b)
复杂度分析
| 指标 | 值 |
|---|---|
| 时间 | complexity is O(log N) due to two binary searches, each over the sorted array. Space complexity is O(1) because no extra data structures are used, only counters and pointers. |
| 空间 | O(1) |
面试官常问的追问
外企场景- question_mark
Check if the candidate correctly identifies zeros as neutral and ignores them in counts.
- question_mark
Listen for a binary search approach instead of linear counting to assess efficiency.
- question_mark
Confirm if the solution correctly handles arrays with all positives or all negatives.
常见陷阱
外企场景- error
Counting zeros as positive or negative, which skews the result.
- error
Using linear scan instead of binary search, leading to O(N) time complexity.
- error
Off-by-one errors when computing counts from indices after binary search.
进阶变体
外企场景- arrow_right_alt
Find maximum counts in a rotated sorted array with the same positive/negative rule.
- arrow_right_alt
Return both counts of positive and negative integers instead of the maximum.
- arrow_right_alt
Handle unsorted arrays by sorting first, then applying the binary search counting approach.