冒泡排序算法

 

import java.util.Random;

/**
 * Copyright 2015年5月2日 by 
 *
 * All Rights Reserved
 *
 * @Package 
 * @Title: BubbleSort.java
 * @author 
 * @date 2015年5月2日 上午9:53:17
 */
public class BubbleSort
{
    public static void main(String arg[])
    {
	int k = 0;
	while (k < 10000)
	{
	    BubbleSort bubbleSort = new BubbleSort();
	    int[] sortedArray = bubbleSort.createIntArrays(new Random(), 10);
	    // int[] sortedArray={783621832 ,-86041034
	    // ,1575632393,-625778470};//1575632393, 2064581627, -625778470
	    // ,1512449990 ,770640410 ,-1231559618};
	    System.out.println("\n 排序前的数组:");
	    bubbleSort.printArray(sortedArray);
	    int[] haveSoredArray = bubbleSort.sort(sortedArray);
	    System.out.println("\n 排序后的数组:");
	    bubbleSort.printArray(haveSoredArray);
	    if (bubbleSort.isSortedArray(haveSoredArray))
	    {
		System.out.println("\n 排序算法正确");
	    }
	    else
	    {
		System.err.println("\n 排序算法错误");
	    }
	    k++;
	}

    }

    private int[] sort(int[] sortedArray)
    {
	if (sortedArray == null || sortedArray.length <= 1)
	{
	    return sortedArray;
	}
	for (int index = 0, step = 0; step < sortedArray.length - index; index++)
	{
	    int max = sortedArray[0];
	    for (int nextIndex = 1; nextIndex < sortedArray.length - index; nextIndex++)
	    {
		int nextIndexValue = sortedArray[nextIndex];

		if (max > nextIndexValue)
		{
		    int temp = max;
		    sortedArray[nextIndex - 1] = nextIndexValue;
		    sortedArray[nextIndex] = temp;
		}
		else
		{
		    max = nextIndexValue;
		}

	    }

	}
	return sortedArray;
    }

    private boolean isSortedArray(int[] test)
    {
	int i = 0;
	int j = 1;
	while (j < test.length)
	{
	    if (test[i] > test[j])
	    {
		System.out.println("\n 前一个值:" + test[i] + "大于" + "后一个值:"
			+ test[j]);
		return false;
	    }
	    i++;
	    j++;
	}
	return true;
    }

    private int[] createIntArrays(Random random, int size)
    {
	int[] intArray = new int[size];
	for (int i = 0; i < intArray.length; i++)
	{
	    intArray[i] = random.nextInt();
	}
	return intArray;

    }

    private void printArray(int[] t)
    {
	System.out.println("array size is: " + t.length + " values are:");
	for (int i : t)
	{
	    System.out.print(i + " ");
	}
    }

}

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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