r语言使用舍选法生成5000个密度函数p(x)∝x+sin(x),0<x<2的随机数，并 绘制核密度估计和密度函数（在同一张图上绘制）。（可使用R函数：density， plot，lines）。

生成随机数的代码如下：

# 定义密度函数
p <- function(x) x*sin(x)

# 定义目标密度函数在[0,2]上的最大值
M <- max(p(seq(0, 2, length.out = 1000)))

# 定义采样函数
q <- function() {
  repeat {
    x <- runif(1, 0, 2)
    y <- runif(1, 0, M)
    if (y <= p(x)) {
      return(x)
    }
  }
}

# 生成5000个随机数
set.seed(123)
x <- replicate(5000, q())

接下来，我们可以使用`density()`函数计算核密度估计，并用`plot()`函数绘制密度函数和核密度估计：

# 计算核密度估计
d <- density(x)

# 绘制密度函数
curve(p(x), from = 0, to = 2, n = 1000, ylim = c(0, 1.2*M), ylab = "Density", main = "Density and Kernel Density Estimate")
lines(d, col = "red")
legend("topright", legend = c("Density", "Kernel Density Estimate"), lty = 1, col = c("black", "red"))

运行以上代码，可以得到如下图所示的密度函数和核密度估计：