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: |

Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.

Among the actives, Ascendas REIT sank 0.64 percent, while CapitaLand Integrated Commercial Trust plummeted 1.42 percent, City Developments plunged 1.12 percent, Dairy Farm International tumbled 0.86 percent, DBS Group skidded 0.68 percent, Genting Singapore retreated 0.67 percent, Hongkong Land climbed 1.30 percent, Mapletree Commercial Trust lost 0.47 percent, Mapletree Logistics Trust tanked 0.95 percent, Oversea-Chinese Banking Corporation dropped 0.61 percent, SATS rose 0.24 percent, SembCorp Industries shed 0.54 percent, Singapore Airlines surrendered 0.79 percent, Singapore Exchange slid 0.30 percent, Singapore Press Holdings declined 1.03 percent, Singapore Technologies Engineering dipped 0.26 percent, SingTel advanced 0.81 percent, United Overseas Bank fell 0.39 percent, Wilmar International eased 0.24 percent, Yangzijiang Shipbuilding jumped 1.42 percent and Keppel Corp, Thai Beverage, CapitaLand and Comfort DelGro were unchanged.

C 1001 notes from sa


Telegram C# 1001 notes
FROM USA