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如何计算一维数组和数组之间的距离公式？

计算一维数组和数组之间的距离公式，可以使用欧氏距离公式或曼哈顿距离公式。

欧氏距离公式：欧氏距离是指两个点之间的直线距离。对于一维数组来说，可以将数组看作是一个点在一条直线上的坐标，距离就是两个点在这条直线上的距离。
数组A和数组B的欧氏距离计算公式如下：
其中，N为数组的长度，Ai和Bi分别为数组A和数组B中第i个元素。
应用场景：欧氏距离常用于数据挖掘、模式识别等领域，可以用来度量样本之间的相似度或距离。
曼哈顿距离公式：曼哈顿距离是指两个点在坐标系上横纵坐标的差值的绝对值之和。对于一维数组来说，可以将数组看作是一个点在一条直线上的坐标，距离就是两个点在这条直线上横坐标差值的绝对值之和。
数组A和数组B的曼哈顿距离计算公式如下：
其中，N为数组的长度，Ai和Bi分别为数组A和数组B中第i个元素。
应用场景：曼哈顿距离常用于城市街区等距离度量，可以用于路径规划、图像识别等领域。

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