Данный код можно оптимизировать по времени выполнения, чтобы снизить количество итераций и операций, выполняемых в цикле. Давайте разберемся, что делает данный код: 1. Сначала мы считываем число n, которое указывает на количество студентов. 2. Затем мы считываем список оценок студентов и преобразуем его в числа с помощью map и функции int. 3. Далее у нас есть цикл, в котором мы итерируемся по каждому студенту. 4. Внутри цикла у нас есть переменная res, в которую мы записываем результат применения функции lambda ко всем элементам списка students. Эта функция принимает аргумент j и возвращает разницу между j и текущим студентом i. 5. Затем с помощью sum() мы суммируем все элементы списка res и выводим результат. Проблема с данным кодом заключается в том, что мы в каждой итерации цикла создаем новый объект res и перебираем внутри него весь список students. Это приводит к тому, что мы выполняем одни и те же операции множество раз, что замедляет выполнение программы. Оптимизацию можно осуществить путем предварительного вычисления всех разностей между студентами и сохранения их в списке. Затем мы сможем использовать этот список в каждой итерации цикла, чтобы избежать повторных вычислений. Вот оптимизированный код:

python

n = int(input())

students = list(map(int, input().split()))



differences = []

for i in range(n):

    for j in range(i+1, n):

        diff = abs(students[i] - students[j])

        differences.append(diff)



for i in students:

    total_diff = sum(differences)

    print(total_diff, end=" ")

В этом коде мы создаем пустой список differences, в который мы будем добавлять все разности между оценками студентов. Затем мы используем два вложенных цикла, чтобы перебрать все возможные комбинации студентов. Внутри второго цикла мы вычисляем разность между текущим студентом и каждым остальным студентом, используя формулу abs(students[i] - students[j]), где i и j - индексы студентов в списке students. Полученные разности мы добавляем в список differences. После этого мы имеем список differences со всеми возможными разностями между оценками студентов без повторений. Теперь мы можем использовать этот список в нашем исходном цикле, чтобы избежать вычисления разностей внутри цикла. В исходном цикле мы просто суммируем все элементы списка differences и выводим результат. Таким образом, мы снижаем количество итераций и операций, выполняемых в цикле, и ускоряем выполнение программы.