小美正在幕理真子上的一排装饰品。小美对待装饰品攒放方式的审美角度很奇特，她认为高度相差比感国家谈较大的要流品放在相邻位置会很难看。她想对这一排装饰品进行熟理，可以交换任意两个装饰品的位置任迎多次、假设当前从左到右n个装饰品的高度分别为h,ho.n 那么当前这一排装饰品的丑陋值为”了 一九+，其中区为的绝对值。小美想展小化她的装饰品的丑陋值，请你帮她排一下顺序。形式化地来进，有一长为n的序列a,,a2..-.a 你可以任意次数地进行交换，每次交换都可以选择任意两个不同的数j,交换a,a的位置。假设经过带干次交换后，序列变为h.,h..h，其丑随值为以”一九-h，你需要找出一种交换方式，使得最终序列仇，的丑陋值最小化。你不需要输出具体交换方式，只需要输出最终的h，序列的丑随值即可。

这是一个经典的排序问题，可以使用冒泡排序、选择排序、插入排序等简单算法来解决。但这些算法的时间复杂度较高，可能无法满足大规模数据的排序需求。因此，可以使用更高效的算法，例如快速排序、归并排序等。

快速排序是一种常见且高效的排序算法，其基本思想是通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分记录的关键字小，然后再按此方法对这两部分记录进行排序，以达到整个序列有序的目的。

下面是 Python 代码实现快速排序：

def quicksort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    pivot = arr[len(arr) // 2]   # 取中间值为基准值
    left = [x for x in arr if x < pivot]
    middle = [x for x in arr if x == pivot]
    right = [x for x in arr if x > pivot]
    return quicksort(left) + middle + quicksort(right)

在快速排序的基础上，我们可以针对题目特点进行优化，即使用“三数取中”法选择枢轴元素，可以避免最坏情况的发生。

下面是 Python 代码实现“三数取中”快速排序：

def quicksort(arr, left, right):
    if left < right:
        pivot = median_of_three(arr, left, right)   # 三数取中
        index = partition(arr, left, right, pivot)
        quicksort(arr, left, index - 1)
        quicksort(arr, index, right)
    return arr

def median_of_three(arr, left, right):
    mid = (left + right) // 2
    if arr[left] > arr[mid]:
        arr[left], arr[mid] = arr[mid], arr[left]
    if arr[left] > arr[right]:
        arr[left], arr[right] = arr[right], arr[left]
    if arr[mid] > arr[right]:
        arr[mid], arr[right] = arr[right], arr[mid]
    return arr[mid]

def partition(arr, left, right, pivot):
    while left <= right:
        while arr[left] < pivot:
            left += 1
        while arr[right] > pivot:
            right -= 1
        if left <= right:
            arr[left], arr[right] = arr[right], arr[left]
            left += 1
            right -= 1
    return left

使用“三数取中”快速排序算法，可以在 O(nlogn) 的时间复杂度内解决本题。