插入排序

本文介绍了一种简单的排序算法——插入排序,并给出了详细的Java实现代码。该算法通过构建有序序列,将未排序的数据逐一插入到合适的位置。

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public class InsertSort {
    //插入排序(Insertion-Sort)的算法描述是一种简单直观的排序算法。
    // 它的工作原理是通过构建有序序列,对于未排序数据,在已排序序列中从后向前扫描,找到相应位置并插入。
    public static void inSertsort(int[] arr){
        for(int i=1;i<arr.length;i++){
          //  if(arr[i]<arr[i-1]){
                int temp=arr[i];//取出第i个数,和前i-1个数比较。插入合适位置
                int j;
                for(j=i-1;j>=0&&temp<arr[j];j--){
                    arr[j+1]=arr[j];
                }
                arr[j+1]=temp;
            }
        }
    public static void main(String[] args) {
        int [] arr=new int[]{1,4,5,67,8,10};
        inSertsort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }
}

 

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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