为了在 R 向量中忽略缺失值创建随机样本,我们可以使用 sample 函数和向量名称的 is.na 的否定。例如,如果我们有一个名为 X 的向量包含一些 NA,那么我们可以使用下面给出的命令创建大小为 100 的 X 值的随机样本 -sample(X[!is.na(X)],100,replace=TRUE)示例 1要创建随机样本以忽略 R 向量中的缺失值,请使用下面给出的命令 -x1
给定一个整数变量 Number 作为输入。让我们考虑一个包含范围 1 到 Number 内的元素的数组(以任意顺序)。如果我们对数组执行 Number-1 次操作,例如我们从数组中选择两个元素 A 和 B从数组中移除 A 和 B将 A 和 B 的平方和添加到数组中我们最终将得到一个单个整数的值;目标是找到该元素可能的最大值。使用优先队列为了最大化最终结果,我们将不得不选择 A 和 B,使它们... 阅读更多
我们将了解如果我们重新声明全局变量而不进行初始化,重新声明带有初始化的全局变量,重新声明全局变量并对其进行两次初始化时,C 和 C++ 的行为有何不同。此外,我们还将使用局部变量重复上述组合。1. A)C 程序:重新声明全局变量,不进行初始化#include int var; int var; int main(){ printf("Var = %d",var); return 0; }输出Var = 0B)C++ 程序:重新声明全局变量,不进行初始化#include using namespace std; int var; int var; int main(){ cout