2020-12-25

博客围绕C#编程问题展开,假定已获取题库试题号存于数组arrayKT,需定义静态成员方法从数组中随机抽取给定数量考题组成不重复的考题字符串,还给出了代码及结果,但指出代码生成随机数存在问题,仍需改进。

问题描述:

假定已经获取题库中的试题号,并存放在数组arrayKT中。例如, int [] arrayKT={10,13,18,19,20,22,30,31…}。定义一个静态成员方法,该方法实现从上述数组中随机抽出给定数量(n,1<=n<=arrayKT.Length)的考题,并组成一个考题字符串。比如,随机从arrayKT中抽取5题组成考题字符串:“10,18,20,22,30”。要求,组成考题字符串中考题不重复,且一定在数组中存在。自行设计程序验证上述方法正确性。

代码如下:

using System;    
using System.Collections.Generic;    
using System.Linq;    
using System.Text;    
using System.Threading;    
namespace fengyun    
{    
    class Program    
    {    
        static void Main(string[] args)    
        {    
            int [] arrayKT={10,13,18,19,20,22,30,31};    
            getKTH(5, arrayKT);    
            Console.ReadKey();    
        }    

        public static string getKTH(int n,params int [] arrayKT)    
        {    
              //提示:主体中使用random类     
            Random rd = new Random();    
            Console.Write("从题库中抽出的题为:");    
            for (int j = 0; j < n; j++)    
            {    
                int index = rd.Next(0, arrayKT.Length);    
                Thread.Sleep(1000); //延时的办法的方法来避免Random快速连续产生相同随机数     
                Console.Write(" {0}",arrayKT[index]);    
            }    
            return "";    
        }    
    }    
}    

结果如下:
这里写图片描述
在这里插入图片描述

并不能产生完全不同的随机数,代码仍需要改进!

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感谢你提供的列名信息,我们可以看到: - `"...1"`:可能是 Excel 中第一列无标题的自动命名(比如行或空列),可以忽略。 - `"STATION"`:站点编 - `"NAME"`:站点名称 - `"LATITUDE"`:纬度 - `"LONGITUDE"`:经度 - `"ELEVATION"`:海拔 - `"statement"`:可能是一个状态或注释字段 - 后续从 `"2020-01-01"` 到 `"2020-01-31"` 是每日风速数据(共31天) --- ### ✅ 目标更新: 你要做的是:**根据给定的 SHP 范围裁剪站点,保留落在该地理范围内的所有站点及其完整的逐日风速数据。** 下面是适配你实际列名的完整 R 语言代码,并处理好坐标、投影和数据结构问题。 ```r # 加载所需包 library(sf) library(readxl) library(dplyr) # ------------------- 参数设置 ------------------- excel_file <- "your_wind_station_data.xlsx" # 替换为你的实际文件路径 sheet_name <- "Sheet1" # 替换为你的工作表名 shp_file <- "your_boundary.shp" # 替换为你的SHP文件路径 # ------------------- 步骤1: 读取Excel数据 ------------------- df <- read_excel(excel_file, sheet = sheet_name) # 查看列名确认 names(df) <- make.names(names(df)) # 确保列名是合法的(防止空格等问题) cat("原始列名:\n"); print(names(df)) # ------------------- 步骤2: 提取空间信息并创建sf对象 ------------------- # 使用 LATITUDE 和 LONGITUDE 创建空间点(注意:顺序是 LON, LAT) stations_sf <- st_as_sf(df, coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE"), # 经度在前,纬度在后 crs = 4326, # WGS84 地理坐标系 dim = "XY") # ------------------- 步骤3: 读取SHP边界并确保其CRS ------------------- boundary <- st_read(shp_file) # 如果boundary不是投影坐标系(如EPSG:32649),则需要检查并转换 # 假设你知道目标投影是 UTM Zone 49N (EPSG:32649),我们统一到这个坐标系进行空间操作 if (is.na(st_crs(boundary))) { stop("SHP文件没有坐标系信息,请先定义正确的CRS!") } # 将站点数据重投影到与SHP相同的坐标系下进行空间判断 stations_projected <- st_transform(stations_sf, crs = st_crs(boundary)) # ------------------- 步骤4: 空间裁剪 —— 找出在SHP范围内的站点 ------------------- # 使用 st_intersects 或 st_within 进行空间子集提取 # 这里使用 [s,t] 语法:返回落在任意多边形内的站点 stations_clipped <- stations_projected[boundary, , op = st_intersects] # 若你想更严格地要求“完全包含”,可用 st_within,但通常 st_intersects 更通用 # ------------------- 步骤5: 转回原始经纬度并提取属性表格 ------------------- # 将结果转回WGS84以便保留原始经纬度格式输出 stations_wgs84 <- st_transform(stations_clipped, crs = 4326) # 去掉geometry列,恢复为普通data.frame,同时保留原始所有列(包括每日数据) result_df <- st_drop_geometry(stations_wgs84) # 可选:重新排序列,把时间序列放在后面 date_cols <- grep("^\\d{4}-\\d{2}-\\d{2}", names(result_df), value = TRUE) non_date_cols <- setdiff(names(result_df), date_cols) final_df <- select(result_df, c(non_date_cols, date_cols)) # 按逻辑排序 # ------------------- 步骤6: 导出结果 ------------------- write.csv(final_df, "clipped_stations_202001.csv", row.names = FALSE, na = "") cat("共保留了", nrow(final_df), "个站点在SHP范围内。\n") ``` --- ### ✅ 关键说明: | 功能 | 说明 | |------|------| | `coords = c("LONGITUDE", "LATITUDE")` | 必须是 **经度在前,纬度在后**,否则位置错误! | | `crs = 4326` | 表示输入的经纬度使用 WGS84 坐标系 | | `st_transform(...)` | 将点从地理坐标(度)转为投影坐标(米),确保与 SHP 在同一空间参考下比较 | | `st_intersects` | 判断点是否与多边形相交(即落在内部),适用于大多数情况 | | `st_drop_geometry()` | 移除空间结构,得到纯数据框用于导出 | > 💡 输出的 CSV 文件将包含原始所有列,包括 `STATION`, `NAME`, `LATITUDE`, `LONGITUDE`, `ELEVATION`, `statement` 和所有日期列(如 `2020-01-01` 等),仅保留位于 SHP 范围内的站点。 --- ### ✅ 示例输出片段(final_df 头几行): ``` ...1 STATION NAME LATITUDE LONGITUDE ELEVATION statement 2020-01-01 2020-01-02 ... 1 1 101 Beijing 39.90 116.4 50.0 good 3.2 4.1 2 2 102 Tianjin 39.08 117.2 10.0 good 5.0 3.8 ... ``` --- ###
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