使用【C语言】写【文本相似度分析】的代码输入一组整型数据，将他们min-max标准化后输出

在C语言中，要进行文本相似度分析通常会涉及到自然语言处理库，如NLTK、Levenshtein等。然而，你提到的是整型数据的min-max标准化（也称为z-score标准化），这是一种数值预处理技术，用于将数值转换到0-1范围或标准正态分布。对于整数数组，我们不需要进行复杂文本相似度计算，而是直接进行数值标准化。以下是简单的C语言代码示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define MAX 100 // 假设输入不超过这个长度

void minMaxStandardization(int *arr, int n) {
    if (n == 0) return;

    int min = arr[0], max = arr[0];
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (arr[i] < min) min = arr[i];
        if (arr[i] > max) max = arr[i];
    }

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        double normalized = ((double)(arr[i] - min)) / (max - min); // 标准化
        printf("%.2f ", normalized); // 输出结果
    }
    printf("\n");
}

int main() {
    int data[MAX];
    // 从用户那里获取输入或硬编码数据
    // scanf 或其他方式读取数据
    // ...

    minMaxStandardization(data, sizeof(data) / sizeof(data[0])); // 调用函数并传入数据和长度
    return 0;
}

在这个例子中，我们首先找到数组中的最小值和最大值，然后用每个元素减去最小值，并除以最大值和最小值之差，得到归一化的数值。记得替换`main()`中的数据获取部分。