快速排序

本文详细介绍了快速排序算法的实现原理及步骤。快速排序是一种高效的排序算法,通过选择基准元素并将其两侧分为小于和大于基准的两个子数组来实现排序。文章通过具体的Java代码展示了如何进行分区操作,并递归地应用快速排序算法。

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/**
* 快速排序其实也是冒泡排序的一种,就是交换值
* 思想:随便的挑出一个关键字,通过交换把数组分成2部分,左边是小于关键字的数组,右边是大于关键字的数组
* 然后对这2个数组再进行类似的排序,每次都会把数组分成2部分,知道数组的大小变成1就完成排序。
* 最后的数组也就是一个有序的数组了。(中间还有一些递归的知识)

* */

public static void quickSort(int[] array, int low, int high) {
		if (low<high) {
			int pivotloc = partition(array, low, high);
			quickSort(array, low, pivotloc-1);
			quickSort(array, pivotloc+1, high);
		}
	}
	
	private static int partition(int[] array, int low, int high) {
		int pivotkey = array[low];
		while(low<high) {
			
			while(low<high&&array[high]>=pivotkey) {
				--high;
			}
			// 右边出现小于关键值的数就要进行交换
			array[low] = array[high];
			while(low<high&&array[low]<=pivotkey) {
				++low;
			}
			array[high] = array[low];
		}
		// 最后定的返回值low=high
		array[low] = pivotkey;
		return low;
	}

	public static void main(String[] args) {
		int[] a = {49,38,65,97,76,13,27,49};
		quickSort(a, 0, a.length-1);
		System.out.print(Arrays.toString(a));
	}

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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