Question

正如我们从编程中所知，有时候问题会有轻微变化显着改变其解决方案的形式。

首先，我想创建一个简单的求解算法以下问题并使用bigtheta对其进行分类符号：

将一群人划分为两个不相交的子群（任意大小）这样的成员总年龄的差异这两个小组尽可能大。

现在我需要改变问题以便达到预期目的差异尽可能小并且分类我解决问题的方法。

好吧，首先我需要创建初始算法。为此，我应该进行某种排序以便将团队分开，我想如何继续？

编辑：对于第一个问题，我们排除了设置为空集的可能性。所以我们所要做的只是一个线性搜索，找到最小年龄，然后把它放在一个集合B.BoA现在有除了setB的年龄之外的所有其他年龄，这是最小年龄。所以这里是两组总年龄的最大差异，尽可能高

Answer 1

你描述第一个问题的方式，它要求你只找到最小元素（如果子组应该包含至少1个成员）的方式是微不足道的，否则它已经解决了。

第二个问题可以递归地解决，伪代码将是：

// compute sum of all elem of array and store them in sum
min = sum;
globalVec = baseVec;
fun generate(baseVec, generatedVec, position, total)
    if (abs(sum - 2*total) < min){ // check if the distribution is better
        min = abs(sum - 2*total);
        globalVec = generatedVec;
    }
    if (position >= baseVec.length()) return;
    else{
        // either consider elem at position in first group:
        generate(baseVec,generatedVec.pushback(baseVec[position]), position + 1, total+baseVec[position]);
        // or consider elem at position is second group:
        generate(baseVec,generatedVec, position + 1, total);
    }

现在只需使用generate(baseVec,"",0,0)启动该功能，其中""代表空矢量。

通过将算法应用于排序数组可以大大改善算法，因此添加了一个测试条件来停止分支，但这个想法保持不变。

将一组人划分为两个不相交的子组（任意大小）并找到一些值

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