Java break return continue

break :默认作用于当前循环,跳出当前循环,当前循环接下来所有动作不再执行,如果外面还有嵌套的循环跳不出去
return :直接跳出当前方法,结束循环;
continue :默认作用于当前循环,结束当前循环这次循环中接下来的动作,进入当前循环的下次循环;

public static void recycle() {
A: for (int i = 1; i < 10; i++) {
B: for (int j = 0; j < 10; j++) {
if (i * j == 6) {
System.out.println("found:" + i + "*" + j + "=6");
continue A;
} else if (i * j > 12) {
break B;
}
System.out.println("Not found");
}
}
}
通常情况下,循环不会命名,break,continue作用于当前的循环;如果给循环命名,那么在break,continue之后加上循环名称,表示作用于该循环;
如上面所示,满足i*j==6时,直接结束B的循环,A循环接下来的动作不执行,开启A的下一轮循环;
满足i*j>12时,直接结束B循环;但是循环A如果还有动作未执行,将继续执行;
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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