題目描述：給定一個整數陣列 nums，對每個元素可以執行以下操作任意次：
求操作後陣列中 最大值 - 最小值（偏差）的最小可能值。
解題思路：
直接同時操作奇偶數會讓狀態空間爆炸。關鍵觀察是：
奇數只能乘以 2 一次就變偶數，偶數可以不斷除以 2。因此，每個奇數的「可選值」只有 {x, 2x}；每個偶數的「可選值」是 {x, x/2, x/4, ...} 直到變為奇數。
統一初始狀態：先把所有奇數都乘以 2，使所有元素均為偶數。此時每個元素只能進行「除以 2」操作（向下調整）。同時記錄全域最小值 minVal。
最大堆 + 貪心收縮：
top，更新答案 ans = min(ans, top - minVal)top 為奇數（已無法再除），繼續收縮只會讓最大值不變或讓最小值增大，偏差只會擴大，故停止top 為偶數，將 top / 2 推回堆，並更新 minVal = min(minVal, top / 2)每次縮小最大值，同時追蹤最小值，持續壓縮偏差，直到最大值無法再縮小為止。
正確性：我們始終縮小最大值（減少偏差的最優操作），最小值只可能增大（除以 2），這是在局部最優下逼近全域最優的貪心策略。
時間複雜度：O(n log n · log M) — 每個元素最多被除以 2 約 log M 次（M 為最大值，M ≤ 10⁹ 故 log M ≤ 30），每次堆操作為 O(log n)，共 n · log M 次操作，故為 O(n log n · log M)。
空間複雜度：O(n) — 最大堆始終存放 n 個元素。
函數 minimumDeviation(nums):
建立最大堆
minVal = 無限大
步驟 1：預處理，統一為偶數
對每個 x 在 nums 中：
若 x 為奇數：x = x * 2
將 x 加入最大堆
minVal = min(minVal, x)
ans = 無限大
步驟 2：貪心縮小最大值
無限迴圈：
top = 從最大堆彈出頂部
ans = min(ans, top - minVal)
若 top 為奇數：
跳出迴圈（已無法再縮小）
next = top / 2
將 next 加入最大堆
minVal = min(minVal, next)
回傳 ans使用 C++ multiset 同時維護最大值和最小值，避免最大堆無法直接取最小值的問題。
multiset<int> s;
for (int x : nums) {
if (x % 2 == 1) x *= 2;
s.insert(x);
}
int ans = *s.rbegin() - *s.begin();
while (*s.rbegin() % 2 == 0) {
int top = *s.rbegin();
s.erase(s.find(top));
s.insert(top / 2);
ans = min(ans, *s.rbegin() - *s.begin());
}
return ans;
邏輯相同但可以同時 O(log n) 取最大最小，程式碼更簡潔。缺點是 multiset 常數較大。
對每個元素列舉其所有可能的值（奇數有 2 個，偶數最多 log M 個），然後枚舉所有組合計算偏差。
狀態數為 ∏(各元素選擇數)，指數級爆炸，僅適用於 n 極小的情況（n ≤ 5 左右）。
理論上可以二分搜尋目標偏差 d，對每個偏差值判斷是否存在可行操作方案。但判斷可行性本身需要貪心，且實作複雜度不低於直接貪心，故實際不常用。
操作限制版本：若每個元素最多只能執行一次操作（乘 2 或除 2），如何求最小偏差？此時狀態空間有限，可考慮 DP 或枚舉每個元素的「選擇」後貪心排序。
多種操作類型：若操作不只乘/除 2，還允許加減某個固定值 δ，問題如何變化？這類「可達值域」問題往往需要分析每個元素的可達區間，然後求區間重疊的最優匹配。
線上版本：若元素一個個到來（串流輸入），需要動態維護最小偏差，有序集合方案是否能高效處理插入新元素的情況？這涉及資料結構的動態維護設計。