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題目意譯：
你被給定一個整數陣列 nums 以及一個整數 k。
對於每個索引值 i，其中 0 ≦ i < nums.length，請將 nums[i] 變為 nums[i] + k 或是 nums[i] - k。
nums之分數定義為 nums 中最大值與最小值之差值。
回傳將每個索引值的數字改變之後所能得到的最小 nums 分數值。
限制：
1 ≦ nums.length ≦ 10 ^ 4
0 ≦ nums[i] ≦ 10 ^ 4
0 ≦ k ≦ 10 ^ 4
範例測資：
範例 1：
輸入： nums = [1], k = 0
輸出： 0
解釋： 分數為 max(nums) - min(nums) = 1 - 1 = 0。
範例 2：
輸入： nums = [0,10], k = 2
輸出： 6
解釋： 將 nums 變為 [2, 8]。分數為 max(nums) - min(nums) = 8 - 2 = 6。
範例 3：
輸入： nums = [1,3,6], k = 3
輸出： 3
解釋： 將 nums 變為 [4, 6, 3]。分數為 max(nums) - min(nums) = 6 - 3 = 3。
解題思維：
首先我們將 nums 中的數字由小排到大。現在 nums 中第一個元素 nums[0] 為最小值（下稱為 L）、最後一個元素 nums[nums.length - 1] 則為最大值（下稱為 R）。
可以看到我們得到最小的分數值的方式可以簡化為以下三種策略（實為兩種）：
策略一：將所有元素統一減 k；
策略二：將所有元素統一加 k；
策略三：以某個索引值 i 為中心，L ～ nums[i] 的數字統一加 k 、 nums[i + 1] ～ R 的數字統一減 k。
而藉由比較策略一、二和三得出的結果便可知最小分數值。
可以看到策略一、二基本上是長一樣的，分數值都是 R - L。
那為什麼策略三比其他的策略（除了策略一、二以外）有優勢呢？
假設我們經由策略三找到一個索引值 x 是最佳解，則此時可以看到如果我們把 L ～ nums[x] 中某些數字（可能包含 L 和 nums[x] 本身）改成變成減 k，會有以下三種情形：
一：所有數字都變成減 k，則此時變成等價於策略一，可以忽略（因為本來就要跟策略一比較）；
二：新變化的數字範圍依舊落在 L + k ～ nums[x] + k，則代表這個改變毫無意義，分數值不會變得更小；
三：新變化的數字範圍超出了 L + k ～ nums[x] + k，而我們可以看到此時其必小於 L + k（因為我們改選擇「減 k」），因此只會多出比原本的解還糟的可能性（有可能不會更糟，因為還要跟右半部的數字最小值去比對）。
因此 L ～ nums[x] 應統一加上 k。而與上同理，nums[x + 1] ～ R 應統一減去 k。
有了以上結論之後，我們就可以窮舉所有索引值 i 來實現策略三。
而我們可以看到當 L ～ nums[i] 的數字統一加 k 、 nums[i + 1] ～ R 的數字統一減 k 的時候，最小值只可能是 L + k 或是 nums[i + 1] - k。因為排在 L 之後的數字必定不小於 L（因為已排序了）；同樣地，排在 nums[i + 1] 之後的必定不小於 nums[i + 1]。
同理，最大值只可能會是 nums[i] + k 或是 R - k。
因此對於每個索引值 i，分數值即為
max(R - k, nums[i] + k) - min(L + k, nums[i + 1] - k)
以此找到策略三的最小分數值後，與策略一和二的 R - L 比較看何者小即為所求。
此次分享到此為止，如有任何更加簡潔的想法或是有說明不清楚之地方，也煩請各位大大撥冗討論。
