从较大的元素减去较小的元素后，数组元素的最小总和

在这个主题中，我们将讨论如何计算一个数组中，从较大的元素减去较小的元素后，得到的所有差值的最小总和。

方法一：排序数组

一种简单的方法是对数组进行排序，并通过迭代计算相邻元素之间的差值。这样，我们可以得到数组中的最小差值。

算法步骤：

1. 将数组进行排序，使较小的元素在前面，较大的元素在后面。
2. 初始化变量min_diff_sum为0，用于存储差值的最小总和。
3. 使用循环遍历数组，从第二个元素开始。
4. 对当前元素和前一个元素计算差值，并将其累加到min_diff_sum中。
5. 返回min_diff_sum作为结果。

下面是一个使用Python实现的示例代码片段：

def min_diff_sum(nums):
    nums.sort()
    min_diff_sum = 0
    for i in range(1, len(nums)):
        min_diff_sum += nums[i] - nums[i-1]
    return min_diff_sum

方法二：动态规划

另一种更高效的方法是使用动态规划来解决这个问题。我们可以使用一个二维数组dp来保存子问题的最优解。

算法步骤：

1. 初始化一个与输入数组长度相同的二维数组dp，并将其所有元素初始化为0。
2. 对于数组中的每个元素nums[i]，计算其与之前所有元素之间的差值，并将其保存在dp数组的第i行中。
3. 对于dp数组的每一列，计算当前列中所有非负元素的和，并将其保存在dp数组中。
4. 返回dp数组的最后一列中的最小值作为结果。

下面是一个使用Python实现的示例代码片段：

def min_diff_sum(nums):
    n = len(nums)
    dp = [[0] * n for _ in range(n)]
    for i in range(n):
        for j in range(i):
            dp[i][j] = nums[i] - nums[j]
    for j in range(1, n):
        for i in range(j):
            dp[i][j] = min(dp[i][j], dp[i][j-1] + dp[j][j])
    return min(dp[i][-1] for i in range(n))

以上是两种解决从较大的元素减去较小的元素后，数组元素的最小总和问题的算法方法。根据输入的数组大小和要求的性能，选择适合的方法来解决该问题。