条件表达式 objective c可用

本文介绍了如何使用条件运算符构成条件表达式,并将其应用于赋值语句中。详细解析了条件表达式的语法及执行流程,通过实例展示了如何找到两个数中的最小值。

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 用条件运算符构成一个条件表达式,又常常用条件表达式构成一个 赋值语句 ,其一般形式如下:
  x=表达式1?表达式2:表达式3
  其意义是:先求解表达式1,若为非0(真),则求解表达式2,将表达式2的值赋给x。若表达式1的值为0(假),则求解表达式3,将表达式3的值赋给x。例如:
  min=(a<b)?a:b
  输出的结果是将a和b二者中较小者赋给min。
  注意:x=表达式1?表达式2:表达式3?表达式4:表达式5···即若有多个条件表达式连在一起,顺序应从右到左依次判断在求出最后的x,即所谓的右结合性。

  例如: a=1,b=2,c=3,d=4,则条件表达式a<b?a:c<d?c:d的值为:1


简单的理解:x=表达式1?表达式2:表达式3

这是一个条件判断赋值语句,表达式1相当于条件判断,判断的真假决定是把表达式2还是表达式3的值赋值给变量x,真则赋值表达式2的结果,假则赋值表达式3的结果

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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