“我是歌手”是成名歌手之间的比赛节目，2轮比赛中观众支持率最低者出局。 这里我们假设有n个歌手进行了m轮比赛，请求出局者（m轮总分最低者）。 输入n个歌手（编号依次为1，2，……n）m轮比赛的成绩，输出出局者（m轮总分最低者）的编号。若有多个歌手的总分都是最低，则出局者是编号最小者。

这是一道关于歌手比赛的问题。在比赛中，有n个歌手参加了m轮比赛。在这里我们假设已经有n个歌手进入了m轮比赛，请求出在m轮比赛中观众支持率最低的歌手（即得分最低的歌手），并输出这位歌手的编号。假设输入了n个歌手（编号依次为1,2，...，n）的成绩，输出最低分的歌手编号。如果有多个歌手的总分都是最低的，那么输出编号最小的歌手。

相关问题

创建一个歌星构造函数，有姓名，性别，年龄，可以唱成名曲，实例化三个明星js

创建一个JavaScript歌星构造函数，我们可以设计它来包含姓名、性别、年龄以及一个唱歌列表（这里我们暂且称其为“成名歌曲”）。下面是一个简单的示例：

// 定义歌星构造函数
function Singer(name, gender, age, hitSongs) {
    this.name = name;
    this.gender = gender;
    this.age = age;
    this.hitSongs = hitSongs; // 成名歌曲数组
}

// 实例化三位明星
let star1 = new Singer("张三", "男", 30, ["爱情故事", "青春修炼手册"]);
let star2 = new Singer("李四", "女", 25, ["小幸运", "匆匆那年"]);
let star3 = new Singer("王五", "男", 40, ["岁月神偷", "遥远的她"]);

// 显示每位明星的信息
console.log(star1);
console.log("明星1信息:", "姓名:", star1.name, ", 性别:", star1.gender, ", 年龄:", star1.age, ", 成名歌曲:", star1.hitSongs);

console.log(star2);
console.log("明星2信息:", "姓名:", star2.name, ", 性别:", star2.gender, ", 年龄:", star2.age, ", 成名歌曲:", star2.hitSongs);

console.log(star3);
console.log("明星3信息:", "姓名:", star3.name, ", 性别:", star3.gender, ", 年龄:", star3.age, ", 成名歌曲:", star3.hitSongs);

现有两个excle表格，一个为名叫“guangpu”的高光谱及反射率的88条数据，另一个为每条光谱数据对应的叶面积数据，现在怎么一起求88条光谱反射率和88个叶面积的相关性，输出成名为“jieguo”的excle表格，并做一个x轴为波长，y轴为相关性的图，求R代码并逐句解析求R代码，并逐句解析相关性，

首先，我们需要将两个 Excel 表格合并成一个表格，以便进行相关性分析。可以使用 R 语言中的 readxl 包读取 Excel 表格，并使用 merge 函数将两个表格根据相同列名合并成一个表格。具体代码如下：

library(readxl)

# 读取 guangpu 和叶面积两个 Excel 表格
guangpu <- read_excel("guangpu.xlsx")
yemianji <- read_excel("yemianji.xlsx")

# 根据相同列名 "光谱编号" 合并两个表格
jieguo <- merge(guangpu, yemianji, by = "光谱编号")

接下来，我们可以使用 cor 函数计算出每个波长与叶面积之间的相关性，并将结果存储到一个新的 Excel 表格中。具体代码如下：

# 计算相关性
correlation <- cor(jieguo[,-1])

# 将结果存储到一个新的 Excel 表格中
library(openxlsx)
write.xlsx(correlation, "jieguo.xlsx")

# 绘制相关性图
library(ggplot2)
library(reshape2)
cor_df <- melt(correlation)
ggplot(cor_df, aes(x = Var1, y = Var2, fill = value)) + 
  geom_tile() + 
  scale_fill_gradient2(low = "blue", high = "red", mid = "white", midpoint = 0) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1)) +
  labs(title = "波长与叶面积相关性", x = "波长", y = "波长")

其中，cor 函数计算出的相关性是一个矩阵，每个元素表示两个变量之间的相关性系数。我们使用 openxlsx 包中的 write.xlsx 函数将相关性矩阵存储到一个名为 "jieguo.xlsx" 的 Excel 表格中。

最后，我们使用 ggplot2 包绘制相关性图。首先，我们将相关性矩阵转换为一个数据框，并使用 ggplot 函数绘制热力图。其中，aes 函数用于指定 x 轴、y 轴、颜色填充等参数，geom_tile 函数用于绘制热力图，scale_fill_gradient2 函数用于指定颜色映射，theme 函数用于设置 x 轴标签旋转角度，labs 函数用于设置标题和轴标签。