假设有两名球员 A 和 B，他们都在努力获得点球来赢得比赛。给出四个整型变量 a、b、c、d，A 先获得点球的概率为 a/b，B 先获得点球的概率为 c/d。先得分者将赢得比赛，根据题意，程序必须找到 A 赢得比赛的概率。输入 a = 10，b = 20，c = 30，d = 40 输出 概率为 0.5333 输入 a = 1，b = 2，c ... 阅读更多

给定一个大小为'n'的数组，任务是找到给定元素 k（如果存在于数组中）的概率。遍历整个数组直到'n'（等于数组中的元素个数），并搜索给定元素或键'k'。如果元素存在于数组中，则计算其概率，否则打印 0。输入 arr[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6} K = 5 输出 键 5 在数组中的概率为：0.166 输入 arr[] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} K = 8 输出 键... 阅读更多

给定两个不同的数组，任务是找到选择的随机对成为最大加权对的概率。一对将包含一个元素，例如数组 1，另一个元素来自另一个数组，例如数组 2。因此，程序必须找到包含第一个元素作为数组 1 的最大元素和第二个元素作为数组 2 的最大元素的对的概率，从而形成最大加权对。输入 arr1[] = {2, 23} arr2[] = {10, 3, 8} 输出 最大对的概率：0.166667 解释 集合... 阅读更多

函数重载也称为方法重载。函数重载是由多态性概念提供的特性，广泛用于面向对象编程。要实现函数重载，函数应满足以下条件：函数的返回类型应相同 函数的名称应相同 参数的类型可以不同，但数量应相同 示例 int display(int a); int display(float a); // 这两个函数可以重载 int display(int a); float display(float b); // 这两个函数不能重载，因为一个函数的返回类型与另一个函数不同 让我们讨论一下在... 阅读更多

在本文中，我们将讨论 C++ STL 中 multimap::find() 函数的工作原理、语法和示例。什么是 C++ STL 中的 Multimap？Multimap 是关联容器，类似于 map 容器。它还可以促进以特定顺序存储由键值和映射值组合而成的元素。在 multimap 容器中，可以有多个元素与同一个键关联。数据在内部始终借助其关联键进行排序。什么是 multimap::find()？multimap::find() 是 C++ STL 中的内置函数，在头文件中定义。find() 搜索元素... 阅读更多

通常，我们得到大小不相等的数据框，这意味着任何数据框中都缺少一些行或列。因此，要合并这些类型的数据框，我们可以使用它们的所有值合并它们，并在必要时将缺失值转换为零。这可以通过使用 merge 函数来完成，并且应该使用单方括号将缺失值 NA 替换为零。示例 考虑以下数据框：-> C1 df1 df1 C1 1 A 2 B 3 C 4 D 5 E 6 F 7 G ... 阅读更多

在我们的日常生活中，我们经常想知道几天后的日期是什么。这在职业生活中也是必需的，尤其是在那些我们从事项目并有严格截止日期的职业中。要查找几天后的日期，我们只需在使用 as.Date 读取日期后使用加号即可。示例 > as.Date("2001-01-01")+30 [1] "2001-01-31" > as.Date("2020-06-30")+30 [1] "2020-07-30" > as.Date("2020-06-30")+50 [1] "2020-08-19" > as.Date("2020-06-30")+100 [1] "2020-10-08" > as.Date("2020-06-30")+120 [1] "2020-10-28" > as.Date("2020-06-30")+15 [1] "2020-07-15" > as.Date("2020-06-30")+45 [1] "2020-08-14" > as.Date("2020-06-30")+40 [1] "2020-08-09" > as.Date("2020-12-25")+20 [1] "2021-01-14" > as.Date("2020-12-25")+300 [1] ... 阅读更多

我们可以创建具有不同绘图窗口大小的 R 绘图。当我们想要不同地表达 X 轴或 Y 轴时，这将很有帮助。此外，绘图窗口大小的变化将有助于我们将绘图粘贴到短或大的地方。例如，如果我们想在商务会议上展示绘图，我们可以增加其大小；如果我们想将其发表在论文中，则可以减小其大小。示例 考虑以下向量 x 和 y：-> x y plot(x, y) 输出 使用 10 英寸宽和 5 英寸... 阅读更多

我们可能会得到这样的数据集：其中一列包含 NA 和空值，因此有必要处理这些值。处理这些值的一种方法是选择不包含这些值的行。这可以通过使用单方括号进行子集化来完成。示例 考虑以下数据框：-> set.seed(1) > x1 x2 x3 df df x1 x2 x3 1 4 1 5 2 39 5 3 1 3 5 4 34 4 5 5 23 1 6 43 7 14 3 8 18 ... 阅读更多

如果我们有一个列表，其中包含的向量元素总数为偶数，那么我们可以用这些元素创建一个矩阵。例如，如果一个列表包含8个向量，而这8个向量的元素总数为100或其他任何2的倍数，那么我们可以用这些元素创建一个矩阵。这可以通过在矩阵函数内部使用unlist函数来实现。示例考虑下面的列表x −> x
x[[1]] [1] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
[[2]] [1] 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
[[3]] [1] 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75
[[4]] [1] 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 [20] 95 96 97 98 99 100
[[5]] [1] 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 [20] 120 121 122 123 124 125
[[6]] [1] 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 [20] 145 146 147 148 149 150
[[7]] [1] 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 [20] 170 171 172 173 174 175
[[8]] [1] 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 [20] 195 196 197 198 199 200
> Matrix_x
Matrix_x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
[2,] 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20
[3,] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
[4,] 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
[5,] 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50
[6,] 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60
[7,] 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70
[8,] 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80
[9,] 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90
[10,] 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100
[11,] 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110
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[15,] 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150
[16,] 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
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> Matrix_x
Matrix_x [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] 1 21 41 61 81 101 121 141 161 181
[2,] 2 22 42 62 82 102 122 142 162 182
[3,] 3 23 43 63 83 103 123 143 163 183
[4,] 4 24 44 64 84 104 124 144 164 184
[5,] 5 25 45 65 85 105 125 145 165 185
[6,] 6 26 46 66 86 106 126 146 166 186
[7,] 7 27 47 67 87 107 127 147 167 187
[8,] 8 28 48 68 88 108 128 148 168 188
[9,] 9 29 49 69 89 109 129 149 169 189
[10,] 10 30 50 70 90 110 130 150 170 190
[11,] 11 31 51 71 91 111 131 151 171 191
[12,] 12 32 52 72 92 112 132 152 172 192
[13,] 13 33 53 73 93 113 133 153 173 193
[14,] 14 34 54 74 94 114 134 154 174 194
[15,] 15 35 55 75 95 115 135 155 175 195
[16,] 16 36 56 76 96 116 136 156 176 196
[17,] 17 37 57 77 97 117 137 157 177 197
[18,] 18 38 58 78 98 118 138 158 178 198
[19,] 19 39 59 79 99 119 139 159 179 199
[20,] 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200