用python做,包括输入输出：给定一个整数数组，请求出两两数组元素之差绝对值最小的值，注意，只要得出最小值即可，不需要求出是哪两个数。其中数组元素小于10000。

好的，这道题可以使用 Python 的内置函数 `min` 和 `abs` 来求解。具体思路如下：

1. 将给定的整数数组从小到大排序，可以使用内置函数 `sorted`。
2. 遍历数组，计算相邻两个元素的差的绝对值，取最小值即可，可以使用内置函数 `min` 和 `abs`。

下面是具体的 Python 代码实现：

def min_abs_diff(arr):
    arr = sorted(arr)  # 将数组从小到大排序
    min_diff = abs(arr[1] - arr[0])
    for i in range(2, len(arr)):
        diff = abs(arr[i] - arr[i-1])
        if diff < min_diff:
            min_diff = diff
    return min_diff

这个函数接受一个整数数组 `arr` 作为参数，并返回两两数组元素之差绝对值最小的值。你可以这样调用该函数：

arr = [3, 1, 4, 2, 5, 7, 6, 8]
min_diff = min_abs_diff(arr)
print(min_diff)  # 输出 1

在上面的例子中，输入的数组为 `[3, 1, 4, 2, 5, 7, 6, 8]`，经过排序后变为 `[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]`，两两元素之差绝对值最小的值为 1，因此输出 1。

相关问题

用python做：给定一个整数数组，请求出两两数组元素之差绝对值最小的值，注意，只要得出最小值即可，不需要求出是哪两个数。其中数组元素小于10000。

可以按照以下步骤来解决这个问题：

1. 将数组按照从小到大的顺序排序。
2. 遍历整个数组，对于每个元素，计算它与它后面的元素的差的绝对值，取最小值即可。

下面是Python代码实现：

def min_abs_diff(arr):
    arr.sort()  # 从小到大排序
    min_diff = abs(arr[0] - arr[1])  # 初始化最小值为第一、二个元素之差的绝对值
    for i in range(len(arr) - 1):
        diff = abs(arr[i] - arr[i+1])  # 计算当前元素与后一个元素的差的绝对值
        if diff < min_diff:
            min_diff = diff  # 如果差的绝对值更小，则更新最小值
    return min_diff

你可以将这个函数应用到你的数据中，以获得最小的差的绝对值。

给定一个完全图中每个点的点权，定义两点所连边权为两点权值差的绝对值，求这个图的最大生成树边权之和

这道题目可以使用Kruskal算法来求解。首先需要将每个点看做一个节点，将所有节点两两之间的边权计算出来并按照从小到大的顺序排序。接着从小到大依次考虑每条边，如果这条边的两个端点不在同一个连通块中，则将它们合并，并将这条边的权值加入最大生成树的边权之和中。最终得到的最大生成树即为所求。

以下是Python代码实现：

class UnionFind:
    def __init__(self, n):
        self.parent = list(range(n))
        self.size = [1] * n

    def find(self, x):
        if self.parent[x] != x:
            self.parent[x] = self.find(self.parent[x])
        return self.parent[x]

    def union(self, x, y):
        px, py = self.find(x), self.find(y)
        if px != py:
            if self.size[px] < self.size[py]:
                px, py = py, px
            self.parent[py] = px
            self.size[px] += self.size[py]

def max_spanning_tree(n, edges, values):
    # 将所有边按照从小到大的顺序排序
    sorted_edges = sorted(edges, key=lambda e: abs(values[e[0]] - values[e[1]]))
    # 初始化并查集和最大生成树边权之和
    uf = UnionFind(n)
    max_weight = 0
    # 依次考虑每条边
    for e in sorted_edges:
        u, v = e
        if uf.find(u) != uf.find(v):
            uf.union(u, v)
            max_weight += abs(values[u] - values[v])
    return max_weight

其中，`n`表示节点个数，`edges`表示边列表，每个元素是一个二元组`(u, v)`表示一条边，`values`表示点权列表，每个元素是一个整数表示该节点的点权。函数`max_spanning_tree`返回最大生成树边权之和。