1..10 或 1…10 可以表示序列

下列程序的功能是：将一个正整数序列{K1, K2,…, K9}重新排列成一个新的序列。在新序列中，比K1小的数都在K1的前面（左面），比K1大的数都在K1的后面（右面）。要求编写函数jsValue()实现以上功能，最后调用函数writeDat()，将新序列输出到文件out.dat中。说明：程序中已给出了10个序列，每个序列中有9个正整数，并存入数组a[10][9] 中，分别求出这10个新序列。例如：序列{6, 8, 9, 1, 2, 5, 4, 7, 3}重排后为{3, 4, 5, 2, 1, 6, 8, 9, 7}。部分源程序已给出。请勿改动主函数main() 和写函数writeDat() 的内容。#includevoid jsValue(int a[10][9]){ } void main(){ int a[10][9]={{6,8,9,1,2,5,4,7,3} {3,5,8,9,1,2,6,4,7} {8,2,1,9,3,5,4,6,7} {3,5,1,2,9,8,6,7,4} {4,7,8,9,1,2,5,3,6} {4,7,3,5,1,2,6,8,9} {9,1,3,5,8,6,2,4,7} {2,6,1,9,8,3,5,7,4} {5,3,7,9,1,8,2,6,4} {7,1,3,2,5,8,9,4,6} }; int i,j; jsValue(a); for(i=0;i<10;i++){ for(j=0;j<9;j++) { printf("%d",a[i][j]); if(j<=7) printf(","); } printf("\n");}writeDat(a);}void writeDat(int a[10][9]){ FILE *fp; int i,j; fp=fopen("out.dat","w"); for(i=0;i<10;i++){ for(j=0;j<9;j++){ fprintf(fp,"%d",a[i][j]); if(j<=7) fprintf(fp,","); } fprintf(fp,"\n");} fclose(fp);}

学习视频中matlab代码incandaf1()和incandaf2()，编写可以进行带权邻接矩阵与边权矩阵互相转化的function函数，并用上图进行测试。 代码变量要求： 用邻接矩阵通过自编程序转化后的边权矩阵赋值给A， 用边权矩阵通过自编程序转化后的邻接矩阵赋值给B matlab组： 将代码放到txt文件中，文件名称为：M+学号.txt 例如：M201820400208.txt python组和论文组的同学： 将Python代码或者流程图放到word文件中即可

X[0]=10,X[1]=-5-4j,  X[2]=3-2j,  X[3]=1+3j,X[4]=2+5j,X[5]=6-2j,  X[6]=12不计算IDFT，试确定下列表达式的值，并用MATLAB编程验证你的结论。

列的字符集是Σ={A,C,G,T}.其中字符分别代表组成DNA的4种核苷酸:腺嘌呤、胞嘧啶、鸟嘌呤、胸腺嘧啶.许多疾病往往是由基因突变引起的.这种基因突变是从一个正常的基因序列通过几代人的遗传而产生的.对于基因片段的分析有助于了解基因突变导致的遗传疾病.例如,如果一个基因序列中含有基因片段ATG,则可能含有某种遗传疾病.生物科学家们已经发现许多这类基因片段.对于已知的不安全的基因片段集合P,如果一个基因序列中含有P中基因片段,则称该基因序列为不安全的基因序列,否则称该基因序列为安全的基因序列.

算法设计:对于给定的不安全的基因片段集合P和一个正整数n,计算长度为n的安全的基因序列个数.

数据输入:由文件input.txt提供输入数据.文件的第1行有两个正整数n(1≤n≤2x10⁹)和m(0≤m≤10).n是基因序列长度,m是不安全的基因片段个数.接下来的m行中,每行是一个长度不超过10的不安全的基因片段.每个文件可能有多个测试数据.

结果输出:将计算出的长度为n的安全的基因序列个数mod100000,输出到文件output.txt中.

A、该操作不存在问题

B、该操作存在丢失修改

C、该操作不能重复读

D、该操作“读脏数据”

其中，PRICEl表示门票价格(可能以真实价格度量，比如通过地区消费者价格指数进行平减)，WINPERCl表示球队当前获胜的概率，RIVALl表示一个标志着比赛是否势均力敌的虚拟变量，而WEEKEND表示一个标志着球赛是否在周末进行的虚拟变量。I表示自然对数，所以这个需求函数具有常价格弹性。

(i)为什么在这个方程中有一个时间趋势是个好想法?

(ii)门票供给由体育馆的容量所固定;假定这个供给10年不变。这意味着供给的数量不随价格而变化。这意味着价格在这个需求方程中必然是外生变量吗?(提示：回答是否定的。)

(iii)假设门票的名义价格缓慢变化(如在每个赛季之初)。体育委员会部分基于上赛季的平均售票和该队上赛季的胜率来选择价格。在什么样的条件下，上个赛季的胜率(SEAS_t-1)是IPRICE_t一个有效的工具变量?

(iv)在方程中包括男子篮球比赛的真实价格(的对数)看起来合理吗?请解释。经济理论预测其系数的符号是什么样的?你能想到另外一个与男子篮球相关而又属于女子观众方程的变量吗?

(v)如果你担心某些序列(特别是IATTEND和IPRICE)有单位根，你如何改变所估计的方程?

(vi)如果某些比赛的门票售空，这会导致估计需求方程出现什么问题?(提示：如果门票售空，你一定观察到真实需求了吗?)