以'大小为2的组之间的最小差异'作主题

在编程中，经常会遇到需要寻找大小为2的组之间的最小差异的情况。这个问题的解决可以用多种方法，下面我们来介绍其中的两种方法。

方法一：暴力枚举

暴力枚举是一种比较简单的方法，遍历整个数组，计算相邻两数的差值，取最小值即可，以下为实现代码：

def min_diff(nums):
    """
    :param nums: list[int], 需要寻找大小为2的组之间的最小差异的数组
    :return: int，大小为2的组之间的最小差异
    """
    n = len(nums)
    min_diff = float('inf')
    for i in range(n - 1):
        for j in range(i + 1, n):
            diff = abs(nums[i] - nums[j])
            if diff < min_diff:
                min_diff = diff
    return min_diff

这个方法的时间复杂度为 $O(n^2)$，当数组数量较小时，可以采用这个方法。但是，当数组数量较大时，时间复杂度过高，不适合使用这个方法。

方法二：排序法

排序法是一种比较高效的方法，先将数组排序，然后计算相邻两数的差值，取最小值即可，以下为实现代码：

def min_diff(nums):
    """
    :param nums: list[int], 需要寻找大小为2的组之间的最小差异的数组
    :return: int，大小为2的组之间的最小差异
    """
    nums.sort()
    n = len(nums)
    min_diff = float('inf')
    for i in range(n - 1):
        diff = abs(nums[i] - nums[i + 1])
        if diff < min_diff:
            min_diff = diff
    return min_diff

这个方法的时间复杂度为 $O(n\log n)$，比暴力枚举要高效一些，适合使用在大数据量的情况下。

总而言之，在使用这个问题的解决方法时需要根据数据量的大小选择合适的方法，避免时间复杂度过高造成程序运行缓慢。