顺时针打印矩阵

本文介绍了一个使用C++实现的二维数组螺旋打印算法。通过四个循环遍历数组的不同边界,实现了从外向内螺旋打印二维数组的功能。该算法适用于n×n的方阵,通过调整参数可以灵活地应用于不同大小的二维数组。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >



// .cpp :

//

#include "stdafx.h"

int a[4][4]=

{

{1,2,3,4},

{5,6,7,8},

{9,10,11,12},

{13,14,15,16}

};

void print(int hang, int lie)

{

int i = 0;

int j = 0;

int start_x = 0;

int start_y = 0;

while (i < hang && j < lie)

{

while(j < lie-1) // i=0 j:0-2 j=3

{

printf("%d ", a[i][j]);

j++;

}

while(i < hang-1)// i:0-2 i = 3 j=3

{

printf("%d ", a[i][j]);

i++;

}

while(j > start_y) //i=3, j:3-1 j=0

{

printf("%d ", a[i][j]);

j--;

}

while(i > start_x) // i:3-1 i=0 j = 0

{

printf("%d ", a[i][j]);

i--;

}

i++;

j++;

start_x++;

start_y++;

hang--;

lie--;

}

}

int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])

{

print(4,4);

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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