北京信息学培训第五天

简单行程

  没啥好说的,除了晚上做题比较的菜,而且,还遇到了一个冒充六中学生的168学生,…………,不说了。

学到了什么

  直接上知识点:

  1. 改点值通常用树状数组,改区间值通常用线段树。
  2. 转换值的一个装逼办法:x^=y^=x^=y
  3. next_permutation([指针1],[指针2]);用于生成全排列
  4. random_shuffle([指针1],[指针2]);的巧妙用法(详情见附件)

附件

random_shuffle([指针1],[指针2]);用于随机打乱传入的数组(即传入的起始指针)。
那么,你可能会感到奇怪,这样的带随机性的函数在竞赛中有什么用呢?下面,就让我为您介绍这黑科技的三个用处。
第一个,也不算很神奇,就是生产随机测试数据,测试自己的程序。
第二个,可以将读入的序列数据随机化,这样有什么好处?比如,评测人想设计数据卡你的话,你就有机会把它给破解了。
第三个,你可以用这个进行随机化搜索。这又有什么好处?还是防卡。因为如果你按常规顺序搜索,那么评测人也知道,他可能就会针对这种数据去设计数据去卡你,但是,如果你按随即顺序搜索,他就卡不到你。
惊不惊喜?意不意外?

内容概要:本文深入探讨了多种高级格兰杰因果检验方法,包括非线性格兰杰因果检验、分位数格兰杰因果检验、混频格兰杰因果检验以及频域因果检验。每种方法都有其独特之处,适用于不同类型的时间序列数据。非线性格兰杰因果检验分为非参数方法、双变量和多元检验,能够在不假设数据分布的情况下处理复杂的关系。分位数格兰杰因果检验则关注不同分位数下的因果关系,尤其适合经济数据的研究。混频格兰杰因果检验解决了不同频率数据之间的因果关系分析问题,而频域因果检验则专注于不同频率成分下的因果关系。文中还提供了具体的Python和R代码示例,帮助读者理解和应用这些方法。 适合人群:从事时间序列分析、经济学、金融学等领域研究的专业人士,尤其是对非线性因果关系感兴趣的学者和技术人员。 使用场景及目标:①研究复杂非线性时间序列数据中的因果关系;②分析不同分位数下的经济变量因果关系;③处理不同频率数据的因果关系;④识别特定频率成分下的因果关系。通过这些方法,研究人员可以获得更全面、细致的因果关系洞察。 阅读建议:由于涉及较多数学公式和编程代码,建议读者具备一定的统计学和编程基础,特别是对时间序列分析有一定了解。同时,建议结合具体案例进行实践操作,以便更好地掌握这些方法的实际应用。
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