c++实现低时间复杂度的计算皮尔逊相关系数的代码

要实现一个低时间复杂度的计算皮尔逊相关系数的代码，您可以使用以下方法：

1. 计算向量的均值：

double mean(const std::vector<double>& vec) {
    double sum = 0.0;
    for (double value : vec) {
        sum += value;
    }
    return sum / vec.size();
}

2. 计算向量的标准差：

double standardDeviation(const std::vector<double>& vec, double mean) {
    double sum = 0.0;
    for (double value : vec) {
        sum += std::pow(value - mean, 2);
    }
    return std::sqrt(sum / vec.size());
}

3. 计算皮尔逊相关系数：

double pearsonCorrelation(const std::vector<double>& x, const std::vector<double>& y) {
    double meanX = mean(x);
    double meanY = mean(y);

    double stdDevX = standardDeviation(x, meanX);
    double stdDevY = standardDeviation(y, meanY);

    double numerator = 0.0;
    for (size_t i = 0; i < x.size(); ++i) {
        numerator += (x[i] - meanX) * (y[i] - meanY);
    }

    double correlation = numerator / (stdDevX * stdDevY);
    return correlation;
}

这样，您就可以使用上述函数计算具有较低时间复杂度的皮尔逊相关系数。这种方法只需要遍历向量一次，而不是多次，从而提高了计算效率。

希望对您有所帮助！如果您还有其他问题，请随时提问。