两个不同长度的数组或向量之间的距离？

两个不同长度的数组或向量之间的距离可以通过不同的度量方法来计算。常见的度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离等。

1. 欧氏距离（Euclidean Distance）：欧氏距离是最常用的距离度量方法，它计算两个向量之间的直线距离。对于两个n维向量x和y，欧氏距离的计算公式为： 欧氏距离适用于连续数值型的向量，常用于聚类分析、图像处理等领域。
2. 曼哈顿距离（Manhattan Distance）：曼哈顿距离是计算两个向量之间的城市街区距离，也称为L1距离。对于两个n维向量x和y，曼哈顿距离的计算公式为： 曼哈顿距离适用于离散数值型的向量，常用于路径规划、图像识别等领域。
3. 切比雪夫距离（Chebyshev Distance）：切比雪夫距离是计算两个向量之间的最大绝对差距。对于两个n维向量x和y，切比雪夫距离的计算公式为： 切比雪夫距离适用于离散数值型的向量，常用于图像相似度比较、异常检测等领域。
4. 闵可夫斯基距离（Minkowski Distance）：闵可夫斯基距离是欧氏距离和曼哈顿距离的一种推广，可以根据参数p的不同取值得到不同的距离度量方法。对于两个n维向量x和y，闵可夫斯基距离的计算公式为： 当p=2时，闵可夫斯基距离等同于欧氏距离；当p=1时，闵可夫斯基距离等同于曼哈顿距离。

以上是常见的度量方法，根据具体的应用场景和数据特点，选择合适的距离度量方法可以更好地衡量两个不同长度的数组或向量之间的差异程度。

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