[leetcode] +1

给定一个由整数组成的非空数组所表示的非负整数,在该数的基础上加一。

最高位数字存放在数组的首位, 数组中每个元素只存储一个数字。

你可以假设除了整数 0 之外,这个整数不会以零开头。

示例 1:

输入: [1,2,3]
输出: [1,2,4]
解释: 输入数组表示数字 123。

示例 2:

输入: [4,3,2,1]
输出: [4,3,2,2]
解释: 输入数组表示数字 4321。

思路:array[max]+1,结果为10需要array[max-1]+1,array[max]为0;如果array[0]为10,则需要把之后的数array[1].....array[max]往后移array[2].....array[max+1],a[1]=0,a[0]=1

 

 vector<int> plusOne(vector<int>& digits) {
        
         vector<int> ret;
            int digitsSize=digits.size();
             int a[digitsSize+1];
            int i=0;
            
            while(i<digitsSize){
                a[i]=digits[i];
                ++i;
            }
        
            a[digitsSize-1]+=1;
            for(i=digitsSize-1;i>0;i--){
                 a[i-1]+=a[i]/10;
                 a[i]=a[i]%10;
                 //printf("a[]=====%d\n",a[i]);
                ret.insert(ret.begin(),a[i]);

            }

                ret.insert(ret.begin(),a[0]);

            if(a[0]>9){
                ret.clear();

                for(i=digitsSize;i>1;i--){
                   a[i]=a[i-1];
                   ret.insert(ret.begin(),a[i]);
                  
                }
                a[1]=a[0]%10;
                a[0]=a[0]/10;
               //printf("a=====%d\n",a[0]);
                ret.insert(ret.begin(),a[1]);
                ret.insert(ret.begin(),a[0]);
            }
            return ret;
    }

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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