【日常训练】908. 最小差值 I

心衰AI预测模型:XGBoost可解释性实战与临床落地 心衰风险预测是临床决策支持系统的核心任务之一,其本质是利用结构化电子病历数据建模患者短期再入院概率。技术原理上,需兼顾非线性关系建模能力与医学可解释性,避免深度学习黑箱带来的信任瓶颈。XGBoost凭借天然支持混合特征类型、稳定输出特征重要性、低延迟推理等优势,成为医疗AI工程化落地的高性价比选择。其技术价值在于将临床指南规则(如NT-proBNP动态变化、LVEF分层)转化为可验证、可审计的机器学习特征,并通过SHAP等方法生成医生可理解的风险归因报告。典型应用场景包括急诊分诊预警、门诊随访优先级排序及多 阅读详情

题目

给你一个整数数组 nums,和一个整数 k 。

在一个操作中,您可以选择 0 <= i < nums.length 的任何索引 i 。将 nums[i] 改为 nums[i] + x ,其中 x 是一个范围为 [-k, k] 的整数。对于每个索引 i ,最多 只能 应用 一次 此操作。

nums 的 分数 是 nums 中最大和最小元素的差值。

在对 nums 中的每个索引最多应用一次上述操作后,返回 nums 的最低 分数 。

示例 1:
输入:nums = [1], k = 0
输出:0
解释:分数是 max(nums) - min(nums) = 1 - 1 = 0。

示例 2:
输入:nums = [0,10], k = 2
输出:6
解释:将 nums 改为 [2,8]。分数是 max(nums) - min(nums) = 8 - 2 = 6。

示例 3:
输入:nums = [1,3,6], k = 3
输出:0
解释:将 nums 改为 [4,4,4]。分数是 max(nums) - min(nums) = 4 - 4 = 0。

提示:
1 <= nums.length <= 104
0 <= nums[i] <= 104
0 <= k <= 104

代码

package dayLeetCode;



public class dayleetcode908 {
    public int smallestRangeI(int[] nums, int k) {
        int maxNum = 0;
        int minNum = 10001;
        for (int num : nums){
            maxNum = Math.max(maxNum, num);
            minNum = Math.min(minNum, num);
        }
        int ans = maxNum - minNum - 2 * k;
        // 如果maxNum - minNum < 2*k的话我们总可以将数组中的所有元素改为相同的元素
        return ans < 0 ? 0 : ans;
    }
}

【信息科学与工程学】【通信工程】第二百四十篇 IPv4/IPv6 功能点、特性和算法及 IPv4→IPv6 迁移特性02 说明:按「纯数学 → 数学物理 → 多物理场 → 界面/表面科学耦合 + 数学化学 + 运动科学(0.01 nm → μm → mm → cm 精度及超长运动)」纵向穿透,每一行给出,最后挂。 阅读详情

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