Algorithm 定义'的度量；差异性'；一组的

另一个问题，我觉得过去肯定有人问过

假设我们有100人在一个群体中，他们的离散和预定义大小从1米到2米不等（例如，一个班级群体）。假设我们只能通过查看群体的“身高轮廓”来衡量群体中的存在。例如，结果是：缺少1m10和1m20盖

显然，有点恼人，因为不同的人可以有相同的长度（假设3个人是1m50），因此，我们不确定当我们观察一个有1m50的人时，我们是否观察1,2,3个人

我们有可能根据预定义的特征将这个大群体分成更小的群体。例如，我们为男孩和女孩、红头发、棕色头发等制作个人资料，然后我们做同样的把戏

现在问题来了：）

当然，我想分组，每个长度只出现一次，并且在一个组中有尽可能多的不同长度

是否有一个已知的算法对此进行优化，因此一个基于另一个特征的分组优化可变性（必须有尽可能多的不同值）的算法

当然，我可以使用蛮力，尝试生成所有可能的组，并查看哪些组合会起作用，但一个已知的算法当然很方便：）

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谢谢大家

为什么你不能把身高相同的人分配到不同的群体，而不看他们的性别和头发颜色呢？因为区分他们的唯一方法是使用另一个特征。事实上，这个问题更复杂，但我用这个类比提出了一个解决方案：）“分离它们的唯一方法是使用另一个特征”——这意味着什么？仅仅通过看同一身高的人的头发颜色是不可能把他们分开的。我们必须看看他们的身高。如果允许观察高度，其他特征将变得多余。否则，这项任务就不可能完成。你的意思是说你必须根据不同的身高对他们进行分组，然后想出一个方法来复制你的分组而不看身高吗？例如，你有一个人具有以下特征：a）1m50-棕色头发-蓝色眼睛b）1m50-棕色头发-灰色眼睛c）1m60-黑色头发-灰色眼睛。从这个例子可以清楚地看出，如果我使用头发颜色来区分人，那么没有两个人长度相同的组。现在想象一下，我有x个人，101M50，101C60，1m70，101M75等等，每个人都有10个其他特征。我希望有一个算法来分组（使用其他特征），这样每个分组都有不同长度的人。所以我说的分组函数使用高度和其他因素，但函数本身不使用高度，而只使用其他因素，我说的对吗？