以下是对该问题的分析与代码实现： 问题分析 需要将长度为 `n` 的序列 `A` 中的每个元素依次添加到两个集合（集合1和集合2）中的任意一个集合的末尾，最后分别计算两个集合中相邻元素差值的绝对值之和，找出所有可能分配方式下这个和的最小值。 代码实现 ```python from itertools import product def calculate_difference_sum(collection): # 计算集合中相邻元素差值的绝对值之和 diff_sum = 0 for i in range(1, len(collection)): diff_sum += abs(collection[i] - collection[i - 1]) return diff_sum def find_min_difference_sum(A): n = len(A) min_sum = float('inf') # 枚举所有可能的分配方式 for assignment in product([0, 1], repeat=n): set1 = [] set2 = [] # 根据分配方式将元素添加到对应的集合中 for i in range(n): if assignment[i] == 0: set1.append(A[i]) else: set2.append(A[i]) # 计算两个集合的差值和 diff_sum = calculate_difference_sum(set1) + calculate_difference_sum(set2) # 更新最小差值和 min_sum = min(min_sum, diff_sum) return min_sum # 示例使用 A = [1, 2, 3, 4] result = find_min_difference_sum(A) print(result) ``` 代码解释 1. `calculate_difference_sum` 函数：用于计算一个集合中相邻元素差值的绝对值之和。 2. `find_min_difference_sum` 函数： - 利用 `itertools.product` 枚举所有可能的分配方式，其中 `[0, 1]` 表示元素可以分配到集合1（用0表示）或集合2（用1表示）。 - 对于每一种分配方式，将元素添加到对应的集合中。 - 计算两个集合的差值和，并更新最小差值和。 3. 主程序：定义一个示例序列 `A`，调用 `find_min_difference_sum` 函数计算最小差值和并输出结果。 额外注意的逻辑点 1. 当序列长度 `n` 较大时，枚举所有可能的分配方式会导致时间复杂度呈指数级增长，性能会显著下降。 2. 对于空集合的情况，其相邻元素差值的绝对值之和为0，代码中已经正确处理。 3. 代码假设输入的序列 `A` 是一个有效的列表，若输入不符合要求，可能会导致程序出错。 [2025-07-15 18:53:52 | AI写代码神器 | 618点数解答]