算法模板模板(逐渐补充)

本文深入解析并查集数据结构的实现原理与操作方法,包括初始化、查找祖先节点、判断两个元素是否属于同一集合以及合并操作。通过递归与路径压缩优化,提高查找效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

 并查集

#define N 105
int pre[N];
int rank[N];

int init(int n) {
	for (int i = 0; i < n; i++) {
		pre[i] = i;
		rank[i] = i;
	}
}

int find_pre(int x) {
	if (pre[x] == x) {
		return x;
	}
	return find_pre(pre[x]);
}

int find_pre(int x) {
	if (pre[x] == x) {
		return x;
	}
	return pre[x] = find_pre(pre[x]);
}

bool is_same(int x, int y) {
	int rootx, rooty;
	rootx = find_pre(x);
	rooty = find_pre(y);
	if (rootx == rooty) {
		return ;
	}
	if (rank[rootx] > rank[rooty]) {
		pre[rooty] == rootx; // 大的当根
	}
	else {
		if (rank[rootx] == rank[rooty]) {
			rank[rooty]++;
		}
		pre[rootx] = rooty;
	}
}

 

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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