main :: IO ()
main = do
result <- function_returns_io_maybe -- type of result is Maybe x
-- if result maybe is Just, run function that return IO() with result, else do not run function.
如何在IO函数中使用?
给定此概率算法(伪码):
p = random(1,n) // 1/n chance for each value ranging from 1 to n
if array[0] = p
{
loop that executes in tetha(n)
}
return 0;
编辑:数组中的可能值为1..n
我认为有一个最好的案例实例(array = p),但是,这包括一个随机参数,我有一种感觉它是不正确的。我是错是对,为什么?
A案件
n = int(input())
for i in range(0,n):
...
B案
n = int(input())
for i in range(0,n):
for j in range(0, n):
...
C案例
n = int(input())
for i in range(0,n):
...
for j in range(0,n):
....
我突然对循环的时间复杂性感到好奇。
我认为A是O (n),B是O (n ^ 2),C是O (n)。是这样吗?
在for语句中使用if语句,在C对内存致命的情况下在同一行上使用f
考虑以下代码片段:
lemma ejercicio_10_MSV2:
fixes P Q :: "'b ⇒ bool"
assumes "P a ⟶ (∃x. Q x)"
shows "∃x. P a ⟶ Q x"
proof -
{ assume "P a"
with assms have "∃x. Q x" by (rule mp)
then obtain b where "Q b" by (rule exE)}
调用命令}会产生以下错误:Result
我的背景是数据库和SQL编码。我用过一点SPSS中的CTABLES特性,主要是用来计算百分位数,这在sql中很慢。但现在我有了一个数据集,其中我需要计算加权平均值的百分位数,这并不简单,而且我不知道这在SPSS中是否可行。
我有类似于下面的数据
Country Region District Units Cost per Unit
USA Central DivisionQ 10 3
USA Central DivisionQ 12 2.5
USA Central DivisionQ 25
我有一位医生:
@brand.doc_type
class BrandDocument(DocType):
class Meta:
model = Brand
id = IntegerField()
name = StringField(
fields={
'raw': {
'type': 'keyword',
'fielddata': True,
}
我是一个初学者,希望你能帮我把事件F的概率和事件不是F的概率加起来。有没有快速前进的方法? X: {RV (P) -> (R)}
F: {set U}
H: 0 < Pr P F
H0: Pr P F < 1
i: U
H1: i \in U === X i * P i * ((if i \in F then R1 else R0) + (if i \in ~: F then R1 else R0)) =
X i * P i