今天四个小朋友想去玩跷跷板，为了使跷跷板可以正常的玩，他们决定分成两组。每组两个人，并且使得两组的体重相差最小。现在题目中会给你四个整数 a，b，c，d，分别代表他们的体重，请你编写代码，帮他们计算分组后他们的体重差最小是多少？

这是一个典型的优化问题，通常可以用动态规划（Dynamic Programming）或者贪心算法来解决。你可以创建两个数组，分别存储当前剩余最大重量的一组和剩余总重量，然后遍历给定的体重数组，每次选择将当前体重加到一组或另一组，比较加入后的两组重量差异，更新最小差值。

这里是一个简单的Python代码示例：

def min_weight_difference(a, b, c, d):
    weights = [a, b, c, d]
    weights.sort()  # 先排序，保证较小的体重先考虑

    # 初始化动态规划数组，dp[i] 表示前i个元素分成两组的最大权重差
    dp = [0] * (len(weights) + 1)
    for i in range(1, len(weights) + 1):
        # 如果只剩下一个元素，直接返回0
        if i == 1:
            dp[i] = abs(weights[0])
        else:
            # 计算将当前体重加到两边的结果
            dp[i] = min(dp[i - 1], abs(weights[i - 1] - weights[-1]) + dp[i - 2])

    return dp[len(weights)]

# 测试数据
weights = [50, 60, 70, 80]
min_diff = min_weight_difference(*weights)
print(f"最小的体重差是 {min_diff} 克")