算法期中——最小差

最小差


题目

Description
对于一个整数数列A[0], A[1], …, A[N-1],要求在其中找两个数,使得它们的差的绝对值最小.

2 <= N <= 100, -1000 <= A[i] <= 1000.

请实现下面Solution类中计算minDifference(A)的函数,返回值为能得到的最小差.

class Solution {
public:
    int minDifference(vector<int> A) {

    }
};

例1:当A = {2, 7, -2}, 返回4.

例2:当A = {-8, 10, 30, 10}, 返回0.


解析

将数组排序,之后再遍历数组,求min{|array[i] - array[i - 1]|},其中i的取值范围为[1, array.size()]

理由:排序后的数组,array[i - 1]array[i + 1]是最接近array[i]的数,即其差的绝对值可能会达到最小值。


解决

class Solution {
public:
    int minDifference(vector<int> A) {
        sort(A.begin(), A.end());
        int num = A.size();
        int result = 10000000;
        for (int i = 0; i < num - 1; i++) {
            int temp = A[i + 1] - A[i];
            result = (result > temp) ? temp : result;
        }
        return result;
    }
};
### 在 SPSS 中计算两级最大和两级最小的方法 在统计分析中,两级最大(Maximum Difference Between Two Levels)和两级最小(Minimum Difference Between Two Levels)通常用于衡量某一变量内部不同类别之间的极端异程度。这种计算可以帮助识别数据分布中的显著波动或异常模式。以下是具体的实现方法及其解释。 --- #### 方法一:通过 Descriptive Statistics 功能手动提取 SPSS 提供了强大的描述性统计功能,可以直接获取每一组的最大值和最小值,并进一步计算两者之。 1. 打开菜单栏中的 `Analyze` -> `Descriptive Statistics` -> `Frequencies`。 2. 将目标变量拖拽至右侧的变量框中。 3. 点击右下角的按钮 `Statistics...` 并勾选 `Minimum` 和 `Maximum` 两个选项[^1]。 4. 单击确认后运行,SPSS 输出窗口会显示每类别的最小值和最大值。 5. 用户可以在输出表格的基础上手工计算两级最大(Max - Min)以及两级最小(Min - Max 或者绝对值 |Min - Max|)。 这种方法适合小型数据集或者初步探索阶段,但对于大规模数据则显得效率较低。 --- #### 方法二:使用 Compute Variable 自动化计算 对于更复杂的场景,推荐利用 SPSS 的 `Compute Variable` 功能创建新变量来自动化完成这些计算。 ##### 步骤说明: 1. 首先按照分组条件对数据进行排序 (`Data` -> `Sort Cases`)。 2. 接着进入 `Transform` -> `Aggregate Data` 创建汇总表,选择需要聚合的目标变量并定义其最大值与最小值分别为两列新变量(如命名为 `Var_Max`, `Var_Min`)[^1]。 3. 返回主界面再次调用 `Transform` -> `Compute Variable` 构建一个新的表达式表示两级最大: ```plaintext Var_Diff_Max = Var_Max - Var_Min ``` 同理构建另一个代表两级最小的新变量(如果考虑负号意义的话),也可以取绝对值得到统一正值结果: ```plaintext Var_Diff_Abs = ABS(Var_Max - Var_Min) ``` 这样就实现了针对每个分类单元分别求解它们内部成员间的极值距的功能。 --- #### 方法三:借助 Python 编程扩展能力 如果你熟悉 Python,则可以结合 SPSS 的 Python 插件更加灵活高效地解决问题。下面给出一段示范代码片段展示如何批量处理多个字段上的此类运算逻辑: ```python begin program. import spss, spssaux # 获取当前活动数据集的所有数值型变量列表 varList = [v.Name for v in spss.Cursor().Variables if not v.MeasureLevel.startswith('Nominal')] for varName in varList: maxValExpr = f"{varName}.max()" minValExpr = f"{varName}.min()" # 添加新的最大/最小变量 diffMaxCmd = f"COMPUTE {varName}_DiffMax={maxValExpr}-{minValExpr}." absDiffCmd = f"COMPUTE {varName}_AbsDiff=ABS({maxValExpr}-{minValExpr})." spss.Submit(diffMaxCmd) spss.Submit(absDiffCmd) end program. ``` 这段脚本遍历所有符合条件的连续型变量,并为其各自生成相应的两级额指标附加回原始数据库之中。 --- ### 注意事项 - 如果样本量较大且存在缺失值的情况,需提前设定好忽略规则以免干扰正常评估过程[^2]。 - 对于某些特殊业务背景下的定制需求而言,可能还需要额外加入权重系数或者其他约束项加以修正完善。 ---
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