快排

算法思想:

快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略,通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)。

分治法的基本思想是:将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题,然后将这些子问题的解组合为原问题的解。

快速排序(QuickSort)的最坏时间复杂度应为0(n2),最好时间复杂度为O(nlgn),平均时间复杂度为O(nlgn)。快速排序(QuickSort)在系统内部需要一个栈来实现递归。若每次划分较为均匀,则其递归树的高度为O(lgn),故递归后需栈空间为O(lgn)。最坏情况下,递归树的高度为O(n),所需的栈空间为O(n)。

划分算法步骤:

参考链接

一、假设我们给一个int数组进行排序,数组中数字初始序列为int a[9]={3,6,5,9,7,1,8,2,4}


二、分析快速排序的原理前,我们先声明一些东西,首先设置一个基准key,一般我们取数组的第一个元素也就是说key=a[0],同时设置两个游标分别指向数组上界和下届。

特别说明:如果key是第一个元素,则先从右开始扫描比较交换,再从左扫描比较交换。

                  如果key是最后一个元素,则先从左开始扫描比较交换,再从右扫描比较交换。


三、算法的基本运算步骤为:1、依次比较数组的后游标所指与key的大小,如果key<=a[j],则j--,直到遇到第一个key>a[j],则停止移动,将a[j]赋值给a[i],i++

四、算法的基本运算步骤为:2、依次比较数组的前游标所指与key的大小,如果key>=a[i],则i++,直到遇到第一个key<a[i],则停止移动,将a[i]赋值给a[j],j--

五、算法运算步骤为:3、判断i是否等于j,如果不相等则循环1、2步,直到i=j,i便是基准key最终的位置,将key放在次位置上则完成一次快速排序,此时key左边的数都小于key,右边的数都大于key。


#include<stdio.h>
void qsort(int *arr,int low,int high)
{
	if(low>=high)//递归出口
		return;
	int i=low;
	int j=high;
	int key=arr[low];//第一个数为基准
	while(i<j)
	{
		while(i<j&&arr[j]>=key)//从右往左,找到第一个小于基准的下标
			j--;
		if(i<j)
			arr[i++]=arr[j];
		while(i<j&&arr[i]<=key)//从左往右,找到第一个大于基准的下标
			i++;
		if(i<j)
			arr[j--]=arr[i];
	}
	arr[i]=key;//arr[i]不动
	qsort(arr,low,i-1);
	qsort(arr,i+1,high);
}
int main()
{
	int i;
	int arr[9]={3,6,5,9,7,1,8,2,4};
	qsort(arr,0,8);
	for(i=0;i<9;i++)
		printf("%d ",arr[i]);
	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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