Chuẩn Hóa Dữ Liệu Đặc Trưng Min-Max Scaling

Mô tả bài toán

Trong Tiền xử lý dữ liệu (Data Preprocessing) của Học máy (Machine Learning), các thuật toán dựa trên khoảng cách (như KNN, SVM, K-Means) hoặc Gradient Descent (như Hồi quy, Neural Networks) bị ảnh hưởng nghiêm trọng nếu các đặc trưng có thang đo (scale) chênh lệch lớn. Chuẩn hóa Min-Max (Min-Max Scaling) đưa toàn bộ giá trị về đoạn [0, 1] theo công thức: x_scaled = x - x_minx_max - x_min

Đặc biệt, trong trường hợp ngoại lệ khi tất cả các phần tử đều bằng nhau (x_max = x_min), mẫu số bằng 0. Khi đó, toàn bộ các giá trị chuẩn hóa quy ước bằng 0.0000 để tránh lỗi chia cho 0.

Yêu cầu

Chuẩn hóa các giá trị đầu vào theo công thức Min-Max và xuất ra một dòng duy nhất gồm N số thực, phân tách bởi một dấu cách, mỗi số làm tròn đúng 4 chữ số thập phân.

Quy ước nộp bài

• Chỉ cần viết một chương trình đọc stdin và in ra stdout. Bài này không yêu cầu viết hàm.
• Không truyền lời nhắc vào input(). Lời nhắc sẽ bị in vào stdout và làm bài sai.
• Chỉ in đúng nội dung ở mục Output. Không in thêm nhãn, dòng trống hay ký tự thừa.
• Output được so khớp từng ký tự, phân biệt chữ hoa/thường và dấu câu.

Ràng buộc

• 1 ≤ N ≤ 10⁵.
• Các số thực nằm trong khoảng [-10⁹, 10⁹].