用c语言实现k-s检验，给出C语言代码

K-S检验（Kolmogorov-Smirnov Test），也称为单样本检验，用于判断一个数据集是否来自某个已知的概率分布。在C语言中，你可以使用标准库函数`<stdlib.h>`中的`qsort()`对数据进行排序，然后通过计算累积分布函数（CDF）和样本的统计量来进行K-S检验。这里提供了一个简单的示例，假设我们有一个整数数组并想检查它是否符合均匀分布：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// 计算累积分布函数（对于均匀分布）
double cdf(double value, int n) {
    return (value + 0.5) / n;
}

// K-S检验的统计量D
double ks_statistic(const double* data, int n, double known_mean, double known_std_dev) {
    double max_diff = 0.0;
    for (int i = 0; i < n; ++i) {
        if (data[i] > max_diff)
            max_diff = data[i];
    }
    // 对于均匀分布，D = max_diff
    return max_diff;
}

// 测试K-S检验
void kstest(int* arr, int size, double known_mean, double known_std_dev, double significance_level) {
    qsort(arr, size, sizeof(int), compare);
    
    double D = ks_statistic(arr, size, known_mean, known_std_dev);
    double critical_value = -1; // 根据显著水平查表获取临界值
    printf("The KS statistic is: %.4f\n", D);
    // 检查D是否超过临界值，如果超过，则拒绝原假设（数据不符合给定分布）
    if (critical_value == -1 || D <= critical_value) {
        printf("Data seems to come from the given distribution.\n");
    } else {
        printf("Data does not seem to come from the given distribution with a significant level of %.2f.\n", significance_level);
    }
}

// 排序比较函数
int compare(const void *a, const void *b) {
    return (*(const int*)a - *(const int*)b);
}

// 主函数
int main() {
    int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5}; // 示例数据
    int size = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
    double known_mean = 3.0, known_std_dev = sqrt(6.0 / 5); // 假设均匀分布的均值和方差

    kstest(arr, size, known_mean, known_std_dev, 0.05); // 使用5%的显著水平
    return 0;
}

注意，这个示例仅适用于简单情况下的均匀分布，并未包含查找临界值的功能。实际应用中，你需要根据显著性水平从理论或现有的统计表中获取临界值。另外，这个代码未处理浮点数据，如果是连续分布，需要使用双精度浮点数。