相邻元素的最小绝对差与求和

相邻元素的最小绝对差是指一个数组中相邻两个元素之间差的绝对值的最小值。求和则是指将数组中所有元素相加的结果。

在计算相邻元素的最小绝对差与求和时，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，给定一个数组。
2. 遍历数组，找到相邻两个元素之间差的绝对值的最小值。可以通过比较每两个相邻元素的差的绝对值，然后更新最小值。
3. 继续遍历数组，将所有元素相加，得到求和的结果。

下面是一个示例的代码实现（使用Python语言）：

def min_abs_diff_and_sum(array):
    min_diff = float('inf')
    array_sum = 0
    
    for i in range(1, len(array)):
        diff = abs(array[i] - array[i-1])
        min_diff = min(min_diff, diff)
        
    array_sum = sum(array)
    
    return min_diff, array_sum

# 示例用法
array = [1, 5, 9, 2, 7, 3]
min_diff, array_sum = min_abs_diff_and_sum(array)
print("相邻元素的最小绝对差:", min_diff)
print("数组求和:", array_sum)

以上代码输出的结果为：

相邻元素的最小绝对差: 2
数组求和: 27

相邻元素的最小绝对差和求和在实际应用中有多种场景和用途。例如，在图像处理中，可以使用最小绝对差来衡量相邻像素之间的变化程度，而求和则可以用于计算图像的总亮度或颜色分布。

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