当我们用一种方法解决了一个问题时,下次遇到类似的问题,不由自主还是沿着上次思考的方向或次序去解决,这就是()。
A、思维定式
B、思维开拓
C、学习
D、循规蹈矩
A、思维定式
B、思维开拓
C、学习
D、循规蹈矩
B.我应该听从职业测评的结论,那个最科学
C.我应该将多种探索结果放在一起,从多角度观察自己的价值观特点
D.以上都不对
解决问题的一种方法是使用2-d树。2-d树类似于二叉搜索树,不同之处在于:
◇偶数层用keyl来比较:在该层上每一结点的keyl都大于共左子树中任一结点的key1,都不大于其右子树中任一结点的keyl。
◇奇数层用key2来比较:在该层上每一结点的key2都大于其左子树中任一结点的key2,都不大于其右子树中任一结点的key2.
◇树的根结点处于第0层。每次插入或搜索都从根结点出发,逐层比较。新结点应作为叶结点插入,
臂如,可以将不同人的姓和名(假设没有同名同姓者)分别为keyl和key2,建立一棵2-d树.作为例子,图7-27就是将清华大学的历任校长,按共任职年代的先后次序(周白齐、唐国安、周春、金邦正、曹云祥、严鹤龄、罗家伦、梅贻琦、叶企孙、蒋南翔、高景德、张孝文、王大中、顾秉林),顺序插人而形成的一棵2-d树。
(1)若命名树结点的类名为kdTNode,树的类名为kdTrce,关键码keyl的数据类型为T1,关键码key2的数据类型为T2,试写出2-d树的模板类结构定义,包括构造函数、复制构造函数、求树高、按给定值搜索、查找左子女、查找右子女、查找父结点、插人、删除等函数。此外,还要定义对树结点私有数据成员的存取函数(只要求写出函数的原型,不必给出代码实现)。
(2)基于上述定义,写出其中一个成员函数的实现代码:从根开始搜索关键码keyl和
key2与给定值vall和val2匹配的结点。函数的形式为:
若搜索成功,则函数返回true值,同时引用参数pt指向搜索到的结点,另引用参数pr指向结点*pt的父结点。此时,若树中只有一个结点,pr为NULL。
若搜索不成功或树为空,则函数返回false值,同时参数pt为NULL,在树非空时,pr则指向搜索失败前指针pt最后到达的结点;当树为空时,pr为NULL。
及AR(1)模式
于是科克伦和奥克特推荐如下步腺来估计ρ。
(1)用通常的OLS方法估计方程①并得到残差ut。顺便指出,你可以在模型中包含不止一个X变量。
(2)利用第1步得到的残差做如下回归:
这是方程②在实证中的对应表达式。
(3)利用方程③中得到的,估计广义差分方程(129.6)。
(4)由于事先不知道方程③中得到的是不是ρ的最佳估计值,所以把第3步中得到的值代入原回归①,并得到新的残差解为
(5)现在估计如下回归
它类似于方程③,并给出p的第二轮估计值。由于我们不知道p的第二轮估计值是不是真实p的最佳估计值,所以我们进入第三轮估计,如此等等。这正是科克伦-奧克特程序被称为迭代程序的原因。我们该把这种(愉快的)轮回操作进行到什么程度呢?一般的建议是,当p的两个相邻估计值相差很小(比如不是0.01或0.005)时,便可停止迭代。在工资-生产率一例中,在停止之前约需要3次迭代。
a.利用科克伦-奥克特迭代程序,估计工资生产率回归(12.5.2)的p.在得到ρ的“最终”估计值之前需要多少次迭代?
b.利用a中得到的p的最终估计值,在去掉第一次观测和保留第一次观测的情况下,估计工资生产率回归。结果有何差异?
c.你认为在变换数据以解决自相关问题时保留第一次观测重要吗?
B、print语句一次只能输出一个字符串,echo可以同时输出多个字符串
C、echo语句一次只能输出一个字符串,print可以同时输出多个字符串
D、echo语句前不能使用错误屏蔽运算符@
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