此函数(R)有什么问题(初学者)
对于初学者来说，此函数(R)可能存在以下问题：
- 函数定义问题：函数定义是否正确，包括函数名、参数列表、返回值类型等是否符合语法规范。
- 参数传递问题：函数是否正确接收和处理传入的参数，参数类型是否匹配，是否进行了必要的参数校验。
- 函数实现问题：函数内部的逻辑是否正确，是否能够正确地完成预期的功能。
- 返回值问题：函数是否正确返回了预期的结果，是否考虑了各种可能的返回情况。
- 异常处理问题：函数是否能够正确地处理可能出现的异常情况，如空指针、越界访问等。
- 性能问题：函数是否存在性能瓶颈，是否可以进行优化以提高执行效率。
- 可读性问题：函数的代码是否易于阅读和理解，是否符合编码规范，是否有必要添加注释进行解释。
- 可维护性问题：函数的代码是否易于维护和修改，是否考虑了代码的可扩展性和复用性。
针对这些问题，可以采取以下措施进行改进：
- 仔细检查函数定义，确保语法正确，并根据需要进行参数类型和返回值类型的声明。
- 对传入的参数进行必要的校验，确保参数的合法性和正确性。
- 仔细审查函数内部的逻辑，确保实现正确，并进行必要的测试和调试。
- 确保函数能够正确返回预期的结果，并考虑各种可能的返回情况。
- 添加适当的异常处理机制，确保函数能够正确地处理可能出现的异常情况。
- 对性能瓶颈进行分析和优化，可以采用合适的算法和数据结构，或者进行并发处理等方式提高执行效率。
- 编写清晰易读的代码，遵循编码规范，并添加必要的注释进行解释。
- 考虑代码的可维护性和可扩展性，尽量设计模块化、可重用的函数，避免代码的冗余和重复。
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else return (n*fact(n-l))
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2. if (n==0) goto L1
3. T1 = n-1
4. param T1
5. refparam result
6. call fact, 2
7. T3 = n*result
8. return T3
9. L1: return 1
10. func end
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import numpy as np
x = np.array([[1,2],[3,4]], dtype=np.float64)
y = np.array([[5,6],[7,8]], dtype=np.float64)
print(x)
print(y)
print (x+y)
print(sum(x,y))
print(np.add(x,y))
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import numpy as np
coord = np.array([[[0, 0], [0, 0], [0, 0], [0, 0]], [[2, 0], [2, 2], [0, 0], [0, 0]], [[2, 2], [2, 0], [2, 1], [2, 2]]])
# Some 0-entries are mas
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[图片]
？
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2. state = {selected: (new Map(): Map<string, boolean>)};
3. _keyExtractor = (item, index) => item.id;
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// up
浏览 4提问于2017-08-12得票数 0
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