在数据分析和算法设计中，n次间最大绝对差值问题是一个经典问题。在解决该问题之前，我们需要了解什么是绝对差值。绝对差值指的是两个数之间的差值，无论这个差值是正的还是负的，都可以用绝对值来表示，所以它的值肯定是非负的。

现在，我们考虑一个包含n个数的序列，它们分别为a1，a2，a3，...，an。我们需要找到这个序列中任意两个数之间的绝对差值的最大值。这个最大值也被称为n次间最大绝对差值。

为了解决这个问题，我们可以采用暴力枚举的方法，即遍历所有的数对，并计算它们之间的绝对差值，最后取其中的最大值。但是，这种方法的时间复杂度是O(n^2)，在处理大规模数据时会非常耗时。

更好的方法是采用排序的思路，我们可以先将序列排序，然后计算相邻两个数之间的绝对差值，最后找到其中的最大值即可。这种方法的时间复杂度是O(nlogn)，比暴力枚举要快很多。但是，需要注意的是，由于排序过程会改变原序列的顺序，因此需要在计算过程中保存原序列的顺序。

除了上述两种方法外，还有一种更为高效的方法，被称为桶排序。这种方法的基本思想是，将整个数列划分为若干个桶，将每个数放入对应的桶中，然后计算相邻两个桶之间的绝对差值，最后找到其中的最大值即可。桶排序的时间复杂度为O(n)，比前两种方法都要快。但是，它需要额外的空间来存储桶，因此在空间有限的情况下可能不适用。

综上所述，n次间最大绝对差值问题可以通过暴力枚举、排序和桶排序等方法来解决。具体采用哪种方法取决于数据规模和时间空间限制。