快速排序

#include <iostream>
using namespace std;

void exchange(int &a,int &b)
{
int temp;
temp=a;
a=b;
b=temp;
}

int partition(int *a,int p,int r)
{
int x=a[r];
int i=p-1;
for (int j=p;j<r;j++)
{
if (a[j]<=x)
{
i=i+1;
exchange(a[i],a[j]);
}
}
exchange(a[i+1],a[r]);
return i+1;
}

void quicksort(int *a,int p,int r)
{
int q;
if (p<r)
{
q=partition(a,p,r);
quicksort(a,p,q-1);
quicksort(a,q+1,r);
}
}

int main()
{
int a[]={4,1,3,2,16,30,10,14,15,4,6,8,0};
int length=sizeof(a)/sizeof(int)-1;
quicksort(a,0,length);

for (int i=0;i<=length;i++)
cout<<a[i]<<"";

system("pause");
return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/tiandsp/archive/2012/02/18/2357622.html

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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