不涉及数据结构的学习

PS：对于代码，我浅尝辄止
所以这个文集也不知道能更新多久，至少保证疫情过程中每日一更吧

说好的简单语法系列

1. 给变量命名
（没想到是用<-这种符号，还是很不习惯的）

r <- "我是R"

2. 数据类型之向量
R的向量感觉就是个大杂烩，什么都可以放进去，统一用c()来描述。

r <- c(1, 2, "ohayo", TRUE)
r <- c(1:10)

向量也有许多函数，下面让我一一列出。

---------我多长----------------------
length(c(1, 2, "ohayo", TRUE))

---------各类数学函数------------------
ma <- c(1, 2, 3, 4)
最大值：max(ma)
平均数：mean(ma)
最大值和最小值：range(ma)

---------排序函数----------------------
ma <- c(1, 2, 4, 3)
排序：sort(ma)
反转：rev(sort(ma))

---------间隔函数----------------------
seq(1, 100, by =2)
seq(0, 2*pi, length.out=100)

---------字符型数据的函数--------------
连接：
paste(c("a", "b"), c("e", "f"))  a e b f
paste(c("a", "b", "c", c(1, 2, TRUE, "dd")),collapse = "") abc12TRUEdd

大小写：
大写：toupper('aB cD')
小写：tolower('aB cD')

取子串
substr('ABCD123FDE', 1, 3)
seq(1, 100, by =2)
seq(0, 2*pi, length.out=100)

当然还有很多相关函数，需要自己多加使用才能孰能生巧

3. 向量
和普通的语言不一致，需要特别注意

x<- c(1, 2, 3, 4)
x[1]   
x[-2] :扣除相应的元素后的子集 1, 3, 4
x[ ]  1, 2, 3, 4

集合函数
独一无二：unique(c(1, 5, 2, 5)) 
是否匹配：match(3,c(1, 2, 3))
是否存在：3 %in% 1:3
交集：intersect(c(1, 2, 3), c(2, 3, 4))
并集：union(c(1, 2, 4), c(8, 9, 1, 2))
差集：setdiff(c(1, 2, 3), c(1, 2, 9, 10))
是否相等：setequal(c(1,5,2), c(2,5,1))