تتحرك متوسط ليتكود

أكثر من ذلك بكثير نسخة أبسط: الطبقة العامة موفينغافيراجينزليدينغويندو ويندوزيز قائمة انتظار الطابور إنت سوم عامة موفينغافيراجينزليدينغويندو (إنت ويندوززيزي) this. windowsize ويندوززي this. queue جديد لينكدليست () this. sum 0 يجد المتوسط ​​المتحرك بعد إدراج البند n في تدفق البيانات خاصة مزدوجة فيندوفينغافيراج (إنت n) إف (queue. size () غب وينديز - 1) سوم سوم - queue. poll () queue. offer (n) سوم سوم n ريتورن (دوبل) سوم queue. size () ستاتيك فواد مين (سترينغ أرجس) إنت (1) لوت 20 i) System. out. println (كوتافتر إضافة كوت i كوت إلى قائمة الانتظار: متوسط: كوت m. findMovingAverage (i)) يمكننا ببساطة الاستمرار في المجموع الحالي للعناصر في قائمة الانتظار في المتغير العالمي. وهكذا، والحد من حساب في الطريقة التالية (). الطبقة العامة موفينغافيراج لينكدليست كويو إنت سيز إنت سوم 0 هولدز سوم ذي كويو قم بتهيئة بنية البيانات الخاصة بك هنا. (الحجم الداخلي) this. queue جديد لينكدليست () this. size حجم عام مزدوج التالي (إنت فال) queue. offer (فال) سوم فال إف (queue. size () gtthis. size) سوم - queue. poll () نظرا لتيار من الأعداد الصحيحة وحجم النافذة، احسب المتوسط ​​المتحرك لجميع الأعداد الصحيحة في النافذة المنزلقة. على سبيل المثال، موفينغافيراج m جديد موفينغافيراج (3) m. next (1) 1 m. next (10) (1 10) 2 m. next (3) (1 10 3) 3 m. next (5) (10 3 5 ) 3 يمكننا استخدام طابور محدود لتسجيل آخر عدد صحيح من الأعداد الصحيحة في النافذة، وتحديد سومن متغير لتسجيل مجموع الأرقام في النافذة. في كل مرة يتم فيها تسجيل رقم جديد، نقوم بتحديث سومن بواسطة ناقص رأس قائمة الانتظار وإضافة الرقم الحالي. نحن أيضا إزالة الرأس من قائمة الانتظار وإلحاق الرقم الحالي في نهاية قائمة الانتظار. انظر حل جافا التالي: موفينغ أفيراج جافاكستيون 1 2 (المتوسط ​​المتحرك) في بريدجواتر لدينا فلسفة نظام - نحن نبني منصات التداول الآلي حيث يمكننا بسرعة تكرار وتحسين استراتيجياتنا. وعلى هذا النحو، تصبح جودة البيانات مهمة لتجنب الأخطاء المكلفة. من أجل ضمان استخدام بيانات دقيقة لقرارات التداول، كما تم أتمتة الكثير من منطق التحقق من صحة البيانات. في حين أن بعض التدقيق في الأخطاء (مثل اكتشاف 0s في البيانات التي يجب أن تحتوي فقط على أرقام موجبة) أمر سهل، إلا أن التحقق من الأخطاء الأخرى يكون أصعب بكثير (على سبيل المثال الانحرافات المتقطعة في بيانات التسعير). معظم الأخطاء التحقق من ذلك يتم من خلال خوارزميات تيار كما كمية ووتيرة البيانات هو أكثر بكثير لتحليل البيانات بشكل ثابت. اكتب دالة متوسط ​​متحرك يأخذ متوسط ​​العينات N المتتالية لعينات بيانات السوق. سيكون السطر الأول من المدخلات عددا صحيحا، N، الذي سيحدد نافذة الدالة المتوسطة المتحركة. قم بإخراج المتوسط ​​المتحرك للبيانات بدءا من نقطة بيانات نث ثم استمر حتى نهاية الملف. يجب استخدام 3 منازل عشرية من الدقة. ملاحظة: يجب أن تعالج الخوارزمية المعلومات باستمرار كتدفق، أي البدء في إخراج المتوسط ​​المتحرك بعد داتابوانت نث والاستمرار حتى نهاية ملف الإدخال. على سبيل المثال، المدخلات التالية: ينبغي أن تسفر عن الناتج: السؤال 2 2 (المتوسط ​​المتحرك والتحري عن الخطأ) اكتب دالة وسيطة متحركة تأخذ متوسط ​​العينات N الزائدة لعينات بيانات السوق وتحدد الانحرافات عن ذلك الوسيط الذي يتغير حسب أكثر من نسبة مئوية، P. السطر الأول من المدخلات سيكون عدد صحيح، N، والتي سوف تحدد حجم نافذة الدالة المتوسطة المتحركة سيكون السطر الثاني عشري، P، الذي يحدد الحد الأقصى لتغيير نسبة الصرف المسموح به في البيانات . إخراج أي عدد يتجاوز هذا التغيير النسبة المئوية (ملاحظة: يجب أن لا تزال تشمل هذه الأرقام في المتوسط ​​المتحرك الخاص بك). يجب استخدام 3 منازل عشرية من الدقة. ملاحظة: يجب أن تعالج الخوارزمية المعلومات باستمرار كتدفق، أي البدء في إخراج المتوسط ​​المتحرك بعد داتابوانت نث والاستمرار حتى نهاية ملف الإدخال. على سبيل المثال، المدخلات التالية: يجب أن تسفر عن الإخراج: منذ 10 و 12 كل تتغير بأكثر من 50 من متوسط ​​القيم 3 السابقة.