堆排序

#include<stdio.h> 

void shift(int a[] , int i , int m)
{
int k , t;

    t = a[i]; k = 2 * i + 1;
    while (k < m)
    {
        if ((k < m - 1) && (a[k] < a[k+1])) k ++;
        if (t < a[k]) {a[i] = a[k]; i = k; k = 2 * i + 1;}
        else break;
 }
    a[i] = t;
}

void heap(int a[] , int n)  //a 为排序数组,n为数组大小(编号0-n-1)
{
int i , k;

 for (i = n/2-1; i >= 0; i --) shift(a , i , n); 
    for (i = n-1; i >= 1; i --)
    {
  k = a[0]; a[0] = a[i]; a[i] = k;
  shift(a , 0 , i);
    }

}
void main() 
{ 
 int a[10],i;
 for(i=0;i<10;i++)
  scanf("%d",&a[i]);
 heap(a,10);
 for(i=0;i<10;i++)
  printf("%d",a[i]);
}
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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