Telegram Group & Telegram Channel
🧠 Задача на C#: "Сбалансированное стандартное отклонение"

Условие
Дан список чисел List<double> — это одномерное распределение значений.
Нужно определить: существует ли такой индекс, при котором массив можно разделить на две части, и стандартные отклонения этих частей отличаются не более чем на `epsilon` (например, 0.1).

Пример:


var data = new List<double> { 1.0, 2.0, 3.0, 6.0, 9.0 };
// Разделение после 2 → [1.0, 2.0], [3.0, 6.0, 9.0]
// std_left ≈ 0.707, std_right ≈ 3.0 → слишком большая разница


Формат функции:


public static bool HasBalancedStdSplit(List<double> data, double epsilon = 0.1)


Решение:


using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

public class StatUtils
{
public static bool HasBalancedStdSplit(List<double> data, double epsilon = 0.1)
{
int n = data.Count;
if (n < 4) return false;

for (int i = 2; i <= n - 2; i++)
{
var left = data.Take(i).ToList();
var right = data.Skip(i).ToList();

double stdLeft = StandardDeviation(left);
double stdRight = StandardDeviation(right);

if (Math.Abs(stdLeft - stdRight) <= epsilon)
return true;
}

return false;
}

private static double StandardDeviation(List<double> values)
{
double mean = values.Average();
double sumSquares = values.Sum(v => Math.Pow(v - mean, 2));
return Math.Sqrt(sumSquares / (values.Count - 1));
}
}


Пример использования:


class Program
{
static void Main()
{
var data = new List<double> { 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9 };
bool result = StatUtils.HasBalancedStdSplit(data, 0.5);
Console.WriteLine($"Можно ли сбалансировать: {result}");
}
}


Что проверяет задача:

• знание статистики и работы со стандартным отклонением
• навыки эффективной работы с коллекциями
• аккуратность при вычислениях с double
• понимание требований к длине выборки для корректной статистики

Хочешь — могу добавить LINQ-only версию, визуализацию через Plotly.NET или тесты через xUnit.

@csharp_1001_notes



tg-me.com/csharp_1001_notes/683
Create:
Last Update:

🧠 Задача на C#: "Сбалансированное стандартное отклонение"

Условие
Дан список чисел List<double> — это одномерное распределение значений.
Нужно определить: существует ли такой индекс, при котором массив можно разделить на две части, и стандартные отклонения этих частей отличаются не более чем на `epsilon` (например, 0.1).

Пример:


var data = new List<double> { 1.0, 2.0, 3.0, 6.0, 9.0 };
// Разделение после 2 → [1.0, 2.0], [3.0, 6.0, 9.0]
// std_left ≈ 0.707, std_right ≈ 3.0 → слишком большая разница


Формат функции:


public static bool HasBalancedStdSplit(List<double> data, double epsilon = 0.1)


Решение:


using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;

public class StatUtils
{
public static bool HasBalancedStdSplit(List<double> data, double epsilon = 0.1)
{
int n = data.Count;
if (n < 4) return false;

for (int i = 2; i <= n - 2; i++)
{
var left = data.Take(i).ToList();
var right = data.Skip(i).ToList();

double stdLeft = StandardDeviation(left);
double stdRight = StandardDeviation(right);

if (Math.Abs(stdLeft - stdRight) <= epsilon)
return true;
}

return false;
}

private static double StandardDeviation(List<double> values)
{
double mean = values.Average();
double sumSquares = values.Sum(v => Math.Pow(v - mean, 2));
return Math.Sqrt(sumSquares / (values.Count - 1));
}
}


Пример использования:


class Program
{
static void Main()
{
var data = new List<double> { 2, 4, 4, 4, 5, 5, 7, 9 };
bool result = StatUtils.HasBalancedStdSplit(data, 0.5);
Console.WriteLine($"Можно ли сбалансировать: {result}");
}
}


Что проверяет задача:

• знание статистики и работы со стандартным отклонением
• навыки эффективной работы с коллекциями
• аккуратность при вычислениях с double
• понимание требований к длине выборки для корректной статистики

Хочешь — могу добавить LINQ-only версию, визуализацию через Plotly.NET или тесты через xUnit.

@csharp_1001_notes

BY C# 1001 notes


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/csharp_1001_notes/683

View MORE
Open in Telegram


C 1001 notes Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

How Does Bitcoin Mining Work?

Bitcoin mining is the process of adding new transactions to the Bitcoin blockchain. It’s a tough job. People who choose to mine Bitcoin use a process called proof of work, deploying computers in a race to solve mathematical puzzles that verify transactions.To entice miners to keep racing to solve the puzzles and support the overall system, the Bitcoin code rewards miners with new Bitcoins. “This is how new coins are created” and new transactions are added to the blockchain, says Okoro.

That strategy is the acquisition of a value-priced company by a growth company. Using the growth company's higher-priced stock for the acquisition can produce outsized revenue and earnings growth. Even better is the use of cash, particularly in a growth period when financial aggressiveness is accepted and even positively viewed.he key public rationale behind this strategy is synergy - the 1+1=3 view. In many cases, synergy does occur and is valuable. However, in other cases, particularly as the strategy gains popularity, it doesn't. Joining two different organizations, workforces and cultures is a challenge. Simply putting two separate organizations together necessarily creates disruptions and conflicts that can undermine both operations.

C 1001 notes from ca


Telegram C# 1001 notes
FROM USA