二维数组，求标准差最小值的取法
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我觉得循环就好了，暂时没有想到更好的办法。还有什么别的附加要求吗？
因为我要输出一个最优解，但是标准差最小的话是要求所有的数尽可能接近的，而我理解的循环话每次估计只能取一个数或者更换一个数（类似于迭代）使得标准差下降，但是这样我觉得并不能取到最优解。
@一天、又: 有啥好想法了，再回来告诉我们啊。我是没想到
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这种取法好像是配对的问题, 可以考虑用匈牙利算法进行取值
谢谢，能给更具体的思想吗，我也先去看看
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不擅长算法，但看题目，方差/标准差基本要的是波动小。。
那么：循环第一个元素的数组，以每一个元素为标准，从其他数组里取跟他差值（的绝对值？）最小的一个元素。最终看取的哪一组的标准差最小，我觉得这应该就是标准差最小的了吧？
比如：
[[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12],[13,14,15,16]]
第一步，先取出第一个数组[1,2,3,4]
第二步，循环这个数组，以每一个元素为标准，从其他数组里都找到跟他差值（的绝对值？）最小的，比如先取1，从第二个数组取出的应该是5，因为这两个的差值的绝对值最小，第三个取9，第四个取13，然后1,5,9,13取标准差
第三步，取出4个标准差以后找到最小的标准差就是要找的结果吧？
贪心算法，遗传算法都可以尝试，但是都是很容易陷入局部最优解。所以想请教一下大神有无动态规划的思路。
– 一天、又 2年前