public static int[] Disorder(int[] arr) { int[] newArr = new int[20]; // for (int i = 0; i < newArr.length; i++) { // newArr[i] = arr[i]; // } newArr = Arrays.copyOf(arr,20); Random r = new Random(); int temp; for (int i = newArr.length - 1; i > 0; i--) { int j = r.nextInt(i); temp = newArr[i]; newArr[i] = newArr[j]; newArr[j] = temp; } return newArr; }实现了什么功能

这个方法名为Disorder，可以翻译为“打乱”的意思。该方法的功能是将传入的整型数组arr中的元素打乱，并返回一个新的长度为20的整型数组。方法中首先使用Arrays.copyOf方法将传入的数组arr拷贝到一个新数组newArr中，然后使用Random类生成一个随机数，将newArr中的元素进行随机打乱，最后返回打乱后的newArr数组。

相关问题

Error in knn(train, test, train.Sleep.Disorder, k = 1) : NA/NaN/Inf in foreign function call (arg 6)

这个错误信息表明在运行KNN算法时出现了数据缺失（NA/NaN）或者无穷大（Inf）的情况。具体而言，arg 6指的是KNN算法的第6个参数，即k值。可能的原因包括：

1. 训练集或测试集中的某些特征值存在缺失值或者无穷大（例如，某个样本的某个特征值为NA或Inf）。
2. K值被设置为0或者负数，导致算法无法正常运行。

解决这个问题的方法包括：

1. 检查训练集和测试集中的数据，确保特征值不包含缺失值或无穷大。
2. 检查K值是否被设置为0或者负数，若是则修改为大于0的整数值。
3. 如果仍然无法解决问题，可以尝试使用其他的数据清洗和预处理技术，如缺失值填充或者特征值归一化等。

In knn(train, test, train.Sleep.Disorder, k = 1) : NAs introduced by coercion

这个警告信息表明在运行KNN算法时，R语言自动将某些变量的数据类型进行了转换，从而导致了NAs的出现。具体而言，可能是因为train数据集或test数据集中某些变量的数据类型与KNN算法所要求的数据类型不一致，例如将字符型变量强制转换为数值型变量。

解决这个问题的方法包括：

1. 检查train数据集和test数据集中的变量类型，确保它们与KNN算法所要求的数据类型一致。
2. 如果发现变量类型不一致，则考虑将其进行转换。例如，可以使用as.numeric()函数将字符型变量转换为数值型变量。
3. 如果转换后仍然存在NAs，可以考虑使用缺失值填充的方法，如均值填充或中位数填充等。