export function createRandomPicker(arr) { arr = [...arr]; // copy 数组,以免修改原始数据 function randomPick() { const len = arr.length - 1; const index = randomInt(0, len); const picked = arr[index]; [arr[index], arr[len]] = [arr[len], arr[index]]; return picked; } randomPick(); // 抛弃第一次选择结果 return randomPick; }
时间: 2024-03-31 11:32:05 浏览: 10
这是一个使用闭包实现的生成随机选择器的函数。它的作用是接受一个数组作为参数,返回一个函数,每次调用该函数都会从数组中随机选择一个元素并返回,并且选择的元素不会重复出现,直到所有元素都被选择完毕。
函数的实现过程如下:
1. 将输入数组复制一份,以免修改原始数据。
2. 定义一个内部函数 `randomPick()`,每次调用该函数都会从数组中随机选择一个元素并返回。
3. 在 `randomPick()` 函数内部,通过 `randomInt()` 函数生成一个介于 0 和数组长度之间的随机整数,作为要选择的元素的下标。
4. 通过数组的解构赋值语法 `[arr[index], arr[len]] = [arr[len], arr[index]]`,将要选择的元素与数组的最后一个元素交换位置,以确保选择的元素不会重复出现。
5. 返回选择的元素。
6. 在函数的最后一行调用 `randomPick()` 函数一次,抛弃第一次的选择结果,以确保每次选择的元素都不同。
7. 返回 `randomPick` 函数,它是一个闭包,可以访问外部函数的变量和函数,保证每次调用 `randomPick` 函数都能选择不同的元素,直到所有元素都被选择完毕。
相关问题
import numpy as np arr = np.random.rand(10,5) arr
### 回答1:
This code initializes a 10x5 NumPy array with random values between 0 and 1. Here's a breakdown of the code:
1. `import numpy as np`: This imports the NumPy library and gives it an alias of `np`, which is a common convention.
2. `arr = np.random.rand(10,5)`: This creates a NumPy array with 10 rows and 5 columns, where each element is a random number between 0 and 1. The `rand()` function in NumPy generates random values from a uniform distribution over [0, 1).
So, the final output of this code will be a 10x5 NumPy array filled with random numbers between 0 and 1.
### 回答2:
import numpy as np
arr = np.random.rand(10,5)
arr 是一个形状为 (10,5) 的随机数组。它由 np.random.rand 方法生成,该方法返回一个在[0, 1)范围内的随机数。arr 的元素都是 0 到 1 之间的随机数,包括0,不包括1。数组的形状是一个 10 行 5 列的二维数组。
该数组的类型是 numpy.ndarray,是一个多维数组对象。它可以用于数学计算、数据处理和科学研究等各种应用场景。
通过导入 numpy 库,并使用 as 关键字将其命名为 np,我们可以使用 numpy 提供的各种数学函数和工具来操作和处理该数组。
例如,我们可以使用 arr.shape 属性获取数组的形状,即 (10,5);使用 arr.ndim 获取数组的维度,即 2,代表二维数组;使用 arr.size 获取数组的元素个数,即 50。还可以使用 arr.sum() 计算数组中所有元素的和, arr.mean() 计算数组的均值, arr.max() 和 arr.min() 获取数组的最大值和最小值等等。
此外,在 numpy 中,还有很多其他函数和方法可用于对数组进行操作和计算,如矩阵运算、统计分析、线性代数运算等。 numpy 还提供了一些方便的数组操作函数,如 reshape、transpose、concatenate 等。
总之,通过导入 numpy 库,我们可以对数组 arr 进行各种数学计算和数据处理,方便快捷地完成各种科学计算和数据分析任务。
### 回答3:
import numpy as np
arr = np.random.rand(10,5)
arr. 是一个numpy数组对象的属性或方法调用。
numpy是一个流行的Python库,用于科学计算和数据分析。在上面的代码中,我们首先导入了numpy库,并将其命名为np,这是通常的惯例。
arr = np.random.rand(10,5) 创建了一个10行5列的随机数矩阵,并将其赋值给了变量arr。np.random.rand()是numpy库中的一个随机数生成函数,它生成一个给定形状的随机数组。
接下来的arr. 表示我们要对arr对象执行某个操作,后面应该跟随属性或方法的调用。
由于题目没有具体说明接下来要做什么操作,arr. 可能会调用很多属性和方法。以下是几个常见的numpy数组对象的属性和方法示例:
1. arr.shape:返回一个元组,表示arr的维度。对于arr = np.random.rand(10,5),它将返回(10, 5)。
2. arr.squeeze():如果arr的维度中有任何一个维度为1,那么它将移除这些维度。例如,如果arr.shape为(10, 1),调用arr.squeeze()将返回(10,)。
3. arr.ndim:返回arr的维度数。对于arr = np.random.rand(10,5),它将返回2。
4. arr.T:返回arr的转置矩阵。
5. arr.mean():返回arr的平均值。
这只是一些可能的属性和方法示例,实际上,numpy提供了很多其他的强大的功能,可以方便地对数组进行操作和计算。具体选择哪个属性或方法取决于需要对数组进行何种操作。
char[] arr = str4.toCharArray();遍历上面的数组
你可以使用 for 循环或者 foreach 循环遍历这个字符数组,示例代码如下:
使用 for 循环遍历:
```
char[] arr = str4.toCharArray();
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
char c = arr[i];
// 在这里对字符 c 进行操作
}
```
使用 foreach 循环遍历:
```
char[] arr = str4.toCharArray();
for (char c : arr) {
// 在这里对字符 c 进行操作
}
```
上面两个示例代码中,变量 arr 是要遍历的字符数组,遍历过程中变量 c 分别表示数组中的每个字符。你可以在注释的位置对每个字符进行相应的操作。