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

@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

@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: |

That growth environment will include rising inflation and interest rates. Those upward shifts naturally accompany healthy growth periods as the demand for resources, products and services rise. Importantly, the Federal Reserve has laid out the rationale for not interfering with that natural growth transition.It's not exactly a fad, but there is a widespread willingness to pay up for a growth story. Classic fundamental analysis takes a back seat. Even negative earnings are ignored. In fact, positive earnings seem to be a limiting measure, producing the question, "Is that all you've got?" The preference is a vision of untold riches when the exciting story plays out as expected.

The Singapore stock market has alternated between positive and negative finishes through the last five trading days since the end of the two-day winning streak in which it had added more than a dozen points or 0.4 percent. The Straits Times Index now sits just above the 3,060-point plateau and it's likely to see a narrow trading range on Monday.

C 1001 notes from de


Telegram C# 1001 notes
FROM USA