数组指针

本文通过一个C语言程序示例,详细介绍了如何使用指针操作二维数组,包括初始化二维数组、通过指针访问数组元素,以及遍历打印数组的方法。通过对比不同类型的指针变量,展示了指针在数组操作中的灵活性。

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

#include <stdio.h>

int main()
{
	//int (*p)[5] = NULL;   //数组指针
	int a[3][4] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 0, 1, 2};

	int (*p)[4] = &a[0];   //p是指针,指向二维数组的第一行(一个一维数组)

	p + 1;   //加16个字节

	int i, j;
	for (i = 0; i < 3; i++)
	{
		for (j = 0; j < 4; j++)
		{
			printf("%d ", (*(p + i))[j]);
		}
	}

	int *q = &a[0][0];
	for (i = 0; i < 3 * 4; i++)
	{
		printf("%d ", q[i]);
	}
	printf("\n");

	return 0;
}

 

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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