html中函数中value="${duwus.n1}"将其中的1使用for循环换成变量

在HTML中，如果你想要使用for循环动态替换函数中的值`${duwus.n1}`，你可以这样做：

<input type="text" value="<c:forEach items="${duwus}" var="item"> ${item.n}</c:forEach>">

这里使用了JSP或Spring MVC等服务器端标签语言（Server-Side Template Language），如CTag或EL表达式。`<c:forEach>`是一个循环结构，遍历`duwus`集合的每个元素，`var="item"`定义当前迭代的元素为`item`，然后`${item.n}`表示取`item`对象的`n`属性作为文本值。这样，每次循环都会更新`value`字段显示对应的`n`值。

如果你想使用JavaScript实现类似功能（客户端动态渲染），你需要配合JavaScript库（如jQuery、Vue.js等）：

let duwusArray = JSON.parse(JSON.stringify(duwus)); //假设duwus是一个JSON对象数组

for (let i = 0; i < duwusArray.length; i++) {
    document.getElementById("yourInputId").value += duwusArray[i].n + " ";
}

这将会循环遍历数组并追加到输入框的`value`属性上。

相关问题

数据为连续性变量，计算中位数，

好的，针对你的问题，你可以采用以下步骤来计算阳性和阴性中位数并表示p值：

1. 将你的数据集分为阳性和阴性两组，并将它们分别保存为两个向量（或数据框中的两列）。

2. 分别计算阳性和阴性组的中位数，可以使用R语言中的 `median()` 函数。例如，如果你的阳性组数据保存在名为 `pos` 的向量中，阴性组数据保存在名为 `neg` 的向量中，则计算中位数的代码为：

   pos_median <- median(pos)
   neg_median <- median(neg)

3. 然后，你可以比较这两个中位数是否有显著差异。你可以使用 Wilcoxon 秩和检验（也称为 Mann-Whitney U 检验）来进行比较。你可以使用R语言中的 `wilcox.test()` 函数，该函数需要输入两个向量作为参数，然后返回一个包含检验结果的对象。例如，如果你要比较 `pos` 和 `neg` 两组的中位数差异，则代码如下：

   wilcox.test(pos, neg)

这将返回一个包含检验结果的对象，其中包括：

- 统计量 W，表示两组数据的秩和之差；
- p值，表示在假设零假设下，观察到的统计量 W 或更极端情况下出现的概率；
- 样本大小 n1 和 n2，分别表示两组数据中的观测值数量；
- 替代假设，表示你试图证明的假设。

4. 最后，你可以从返回的对象中提取 p 值，并根据你的显著性水平进行判断。例如，如果你选择的显著性水平为 0.05，则可以使用以下代码来提取 p 值并进行显著性判断：

   result <- wilcox.test(pos, neg)
   p_value <- result$p.value
   if (p_value < 0.05) {
     cat("The difference between medians is statistically significant (p < 0.05).")
   } else {
     cat("The difference between medians is not statistically significant (p >= 0.05).")
   }

这将输出一个字符串，指示两组中位数差异是否显著。

在给出的程序框架里填写4个二叉树遍历应用算法函数，包括输出二叉树中度为2的结点值，求二叉树的高度，求二叉树中结点个数，求二叉树中叶子结点个数。 （后两个使用全局变量n和n0分 别进行统计个数）

class Node:
    def __init__(self, value=None, left=None, right=None):
        self.value = value
        self.left = left
        self.right = right

class BinaryTree:
    def __init__(self, root=None):
        self.root = root

    # 输出二叉树中度为2的结点值
    def print_full_node(self):
        def dfs(node):
            if not node:
                return
            if node.left and node.right:
                print(node.value)
            dfs(node.left)
            dfs(node.right)
        dfs(self.root)

    # 求二叉树的高度
    def get_height(self):
        def dfs(node):
            if not node:
                return 0
            left_height = dfs(node.left)
            right_height = dfs(node.right)
            return 1 + max(left_height, right_height)
        return dfs(self.root)

    # 求二叉树中结点个数
    def get_node_count(self):
        def dfs(node):
            if not node:
                return 0
            return 1 + dfs(node.left) + dfs(node.right)
        return dfs(self.root)

    # 求二叉树中叶子结点个数（使用全局变量n0）
    def get_leaf_count(self):
        global n0
        n0 = 0
        def dfs(node):
            global n0
            if not node:
                return
            if not node.left and not node.right:
                n0 += 1
            dfs(node.left)
            dfs(node.right)
        dfs(self.root)
        return n0

if __name__ == '__main__':
    # 构造一棵二叉树
    n1 = Node('A')
    n2 = Node('B')
    n3 = Node('C')
    n4 = Node('D')
    n5 = Node('E')
    n6 = Node('F')
    n7 = Node('G')
    n8 = Node('H')
    n1.left, n1.right = n2, n3
    n2.left, n2.right = n4, n5
    n3.left, n3.right = n6, n7
    n5.left = n8
    tree = BinaryTree(n1)

    # 输出二叉树中度为2的结点值
    tree.print_full_node()

    # 求二叉树的高度
    print(tree.get_height())

    # 求二叉树中结点个数
    print(tree.get_node_count())

    # 求二叉树中叶子结点个数
    print(tree.get_leaf_count())