我有一个7x7的矩阵:
我正在生成随机元素,并希望测试它们是否加起来等于指定的值。
我已经编写了以下代码:
问题在于向量元素将被覆盖,再添加另一个 for 循环没有任何意义。 我还有一个问题,即如何在发现一个false时重新运行模拟。
Mat<-matrix(nrow=7,ncol=7)
带有特定的元素:
Mat[2,2]<-37
Mat[2,4]<-39
Mat[2,6]<-24
Mat[4,2]<-35
Mat[4,4]<-36
Mat[4,6]<-26
Mat[6,2]<-26
Mat[6,4]<-31
Mat[6,6]<-39
我正在生成随机元素,并希望测试它们是否加起来等于指定的值。
我已经编写了以下代码:
TF<-c()
TF[1]<-isTRUE(Mat[2,2]==sum(Mat[1,1],Mat[1,2],Mat[1,3],Mat[2,1],Mat[2,3],Mat[3,1],Mat[3,2],Mat[3,3]))
TF[2]<-isTRUE(Mat[2,4]==sum(Mat[1,3],Mat[1,4],Mat[1,5],Mat[2,3],Mat[2,5],Mat[3,3],Mat[3,4],Mat[3,5]))
TF[3]<-isTRUE(Mat[2,6]==sum(Mat[1,5],Mat[1,6],Mat[1,7],Mat[2,5],Mat[2,7],Mat[3,5],Mat[3,6],Mat[3,7]))
TF[4]<-isTRUE(Mat[4,2]==sum(Mat[3,1],Mat[3,2],Mat[3,3],Mat[4,3],Mat[4,5],Mat[5,1],Mat[5,2],Mat[5,3]))
TF[5]<-isTRUE(Mat[4,4]==sum(Mat[3,3],Mat[3,4],Mat[3,5],Mat[4,3],Mat[4,5],Mat[5,3],Mat[5,4],Mat[5,5]))
TF[6]<-isTRUE(Mat[4,6]==sum(Mat[3,5],Mat[3,6],Mat[3,7],Mat[4,5],Mat[4,7],Mat[5,5],Mat[5,6],Mat[5,7]))
TF[7]<-isTRUE(Mat[6,2]==sum(Mat[5,1],Mat[5,2],Mat[5,3],Mat[6,1],Mat[6,3],Mat[7,1],Mat[7,2],Mat[7,3]))
TF[8]<-isTRUE(Mat[6,4]==sum(Mat[5,3],Mat[5,4],Mat[5,5],Mat[6,3],Mat[6,5],Mat[7,3],Mat[7,4],Mat[7,5]))
TF[9]<-isTRUE(Mat[6,6]==sum(Mat[5,5],Mat[5,6],Mat[5,7],Mat[6,5],Mat[6,7],Mat[7,5],Mat[7,6],Mat[7,7]))
现在我正在尝试使用嵌套的for循环使其更加高效:
O<-c(2,4,6)
for (G in O)
{
for (H in O)
{
TF[]<-isTRUE(Mat[G,H]==sum(Mat[G-1,H-1],Mat[G-1,H],Mat[G-1,H+1],Mat[G,H-1],Mat[G,H+1],Mat[G+1,H-1],Mat[G+1,H],Mat[G+1,H+1]))
}
}
问题在于向量元素将被覆盖,再添加另一个 for 循环没有任何意义。 我还有一个问题,即如何在发现一个false时重新运行模拟。
apply
。另外,solve
是一个函数。您正在将其用作矩阵名称? - Rich Scrivenapply
函数显然无法解决这个问题(如果可以解决,我很想知道如何解决)。 - BrodieGTF
值,并且对于你们使用solve
的方式感到困惑。这是一个非常有趣的问题。 - Rich Scriven