以下是解决该问题的思路和Python代码实现： 问题分析 我们的目标是将长度为 `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）的末尾，然后分别计算两个集合中相邻元素的差值之和，最后找到这个差值之和的最小值。为了达到 $O(n \log n)$ 的时间复杂度，我们可以使用动态规划结合优先队列（堆）来优化。 代码实现 ```python import heapq def min_difference(A): n = len(A) # 初始化两个优先队列，分别用于记录集合1和集合2的末尾元素 heap1 = [] heap2 = [] # 动态规划数组，dp[i][0] 表示将第 i 个元素放入集合1的最小差值，dp[i][1] 表示放入集合2的最小差值 dp = [[float('inf')] * 2 for _ in range(n)] # 第一个元素可以放入任意一个集合，差值为 0 dp[0][0] = 0 dp[0][1] = 0 # 将第一个元素分别放入两个堆中 heapq.heappush(heap1, (0, A[0])) heapq.heappush(heap2, (0, A[0])) for i in range(1, n): # 尝试将第 i 个元素放入集合1 # 从堆2中取出最小的差值 min_diff2, last_val2 = heapq.heappop(heap2) dp[i][0] = min_diff2 + abs(A[i] - last_val2) # 将新的状态放入堆1 heapq.heappush(heap1, (dp[i][0], A[i])) # 放回堆2 heapq.heappush(heap2, (min_diff2, last_val2)) # 尝试将第 i 个元素放入集合2 # 从堆1中取出最小的差值 min_diff1, last_val1 = heapq.heappop(heap1) dp[i][1] = min_diff1 + abs(A[i] - last_val1) # 将新的状态放入堆2 heapq.heappush(heap2, (dp[i][1], A[i])) # 放回堆1 heapq.heappush(heap1, (min_diff1, last_val1)) # 最终结果是将最后一个元素放入集合1或集合2的最小差值 return min(dp[n - 1][0], dp[n - 1][1]) # 示例用法 A = [1, 3, 2, 4] print(min_difference(A)) ``` 代码解释 1. 初始化： - `heap1` 和 `heap2` 分别是两个优先队列（最小堆），用于记录集合1和集合2的末尾元素及其对应的最小差值。 - `dp` 数组用于记录将每个元素放入集合1或集合2的最小差值。 - 第一个元素可以放入任意一个集合，差值为 0。 2. 动态规划过程： - 对于每个元素 `A[i]`，我们尝试将其放入集合1和集合2，并更新 `dp` 数组。 - 为了找到最小差值，我们使用优先队列来快速获取前一个状态的最小差值。 3. 最终结果： - 最后一个元素放入集合1或集合2的最小差值即为最终结果。 额外注意的逻辑点 1. 优先队列的使用：在使用优先队列时，要注意元素的比较规则。这里我们使用元组 `(差值, 元素值)` 来确保按照差值进行排序。 2. 状态的更新：在更新 `dp` 数组时，要确保每次取出的是前一个状态的最小差值，并正确计算新的差值。 3. 堆的操作：在取出堆中的元素后，要记得将其放回堆中，以免影响后续的计算。 [2025-07-15 18:54:22 | AI写代码神器 | 928点数解答]