package xiaolianxi; public class lianxi5_2 { public static void main() { int a[]=new int[]{2,3,5,8,12,13,16,19,20}; int b[]=new int[] {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20}; System.out.print(a.length); System.out.printf("已使用的箱子个数：%d",b.length-a.length); } }

您好！根据您提供的代码，您的问题是：已知数组a和数组b，数组a中存储了一些已使用的箱子，数组b中存储了所有的箱子编号。请问如何统已使用的箱子数？

根据您的代码，您可以通过计算数组b的长度减去数组a的长度来得到已使用的箱子个数。可以使用以下代码实现：

public class lianxi5_2 {
    public static void main(String[] args) {
        int a[] = new int[]{2, 3, 5, 8, 12, 13, 16, 19, 20};
        int b[] = new int[]{1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20};
        System.out.println("已使用的箱子个数：" + (b.length - a.length));
    }
}

这样，您就可以得到已使用的箱子个数。希望能帮到您！如果还有其他问题，请随时提问。

相关问题

org.apache.jasper.JasperException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.jsp.lianxi6_jsp

在这个问题中，发生了一个错误信息 "org.apache.jasper.JasperException: java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.jsp.lianxi6_jsp"。这个错误通常是由于缺少相关的类文件引起的。可能的原因之一是缺少了名为"org.apache.jsp.lianxi6_jsp"的类文件。这可能是由于缺少相关的jar包或者配置问题导致的。

根据提供的引用内容，有几种可能的解决方法。首先，可以检查是否存在jar包冲突。其次，可以尝试在项目结构中添加web模块。此外，还可以尝试重新部署项目环境，并确保所有必需的包都正确引用。

另外，还有一种可能的原因是缺少jstl包。您可以检查您的Tomcat环境是否缺少这个包，并将pom文件中jstl包的scope属性改为compile来解决问题。

希望这些方法能帮助您解决问题。如果您还有其他问题，请随时提问。

读取lianxi_data文件夹下“DEGs.txt”文件，根据padj和log2FoldChange值的大小，新增一列“group”标记基因表达变化情况

好的，我可以帮你完成这个任务。首先，我们需要安装pandas库，它是Python中一个非常方便的数据分析工具。你可以使用以下命令来安装pandas库：

!pip install pandas

接下来，我们可以使用以下代码来读取DEGs.txt文件，并对其进行处理：

import pandas as pd

# 读取DEGs.txt文件
df = pd.read_csv("lianxi_data/DEGs.txt", sep="\t")

# 根据padj和log2FoldChange的值大小，标记基因表达变化情况
df.loc[(df["padj"] < 0.05) & (abs(df["log2FoldChange"]) > 1), "group"] = "Significant DEGs"
df.loc[(df["padj"] < 0.05) & (abs(df["log2FoldChange"]) <= 1), "group"] = "Non-significant DEGs"
df.loc[df["padj"] >= 0.05, "group"] = "Not DEGs"

# 输出处理后的数据
print(df.head())

运行以上代码后，你应该能看到DEGs.txt文件中新加了一列“group”，用于标记基因表达的变化情况。其中，padj表示修正后的p值，log2FoldChange表示基因表达的折叠变化。对于padj小于0.05且log2FoldChange绝对值大于1的基因，我们标记其为显著差异基因；对于padj小于0.05但log2FoldChange绝对值小于等于1的基因，我们标记其为非显著差异基因；对于padj大于等于0.05的基因，我们标记其为无差异基因。