R R  ·  20 вопросов  ·  ~55 мин  ·  ⏱ Таймер 55:00  ·  Лёгкий  · 

Списки

Каждый блок соединяет поведение языка с качеством последующего анализа. В тесте «Списки» рассматриваются Вложенные структуры, Доступ [[]] и [], Именованные элементы и Изменение. Нужно предсказывать структуру результата, находить скрытые риски, выбирать исправление и доказывать его проверкой. Из 20 вопросов 12 содержат код; остальные описывают ситуации, в которых синтаксически допустимое решение может привести к неверному аналитическому выводу.

Отвечено: 0 из 20
⏱ --:--
0%
💡 Инструкция: Выберите один ответ из пяти. На 20 вопросов отведено 55 минут. Читайте код построчно, учитывайте типы, атрибуты, пропуски и допущения анализа. После завершения откроются общий процент, 4 тематических шкал и объяснение к каждому заданию.
Вопрос 1 из 20
Ситуация: Ответ API хранит идентификатор, набор меток и вложенные параметры; после упрощения все значения выглядят строками. На какое свойство R здесь следует опереться?
RФрагмент R
x <- list(id = 7L, tags = c('a', 'b'), meta = list(ok = TRUE))
result <- unlist(x)
result
Вопрос 2 из 20
Ситуация: Ответ API хранит идентификатор, набор меток и вложенные параметры; после упрощения все значения выглядят строками. Почему успешный запуск ещё не доказывает корректность?
RФрагмент R
x <- list(id = 7L, tags = c('a', 'b'), meta = list(ok = TRUE))
result <- unlist(x)
result
Вопрос 3 из 20
Ситуация: Ответ API хранит идентификатор, набор меток и вложенные параметры; после упрощения все значения выглядят строками. Какая правка лучше локальной заплатки?
Вопрос 4 из 20
Ситуация: Ответ API хранит идентификатор, набор меток и вложенные параметры; после упрощения все значения выглядят строками. Как подтвердить корректность на граничном случае?
Вопрос 5 из 20
Ситуация: Ответ API хранит идентификатор, набор меток и вложенные параметры; после упрощения все значения выглядят строками. Какой вывод точнее всего связывает механизм и главный риск?
RФрагмент R
x <- list(id = 7L, tags = c('a', 'b'), meta = list(ok = TRUE))
result <- unlist(x)
result
Вопрос 6 из 20
Ситуация: Функция mean() получает объект, выбранный из списка, и сообщает, что аргумент не является числовым. Какое утверждение лучше всего объясняет показанный фрагмент?
RФрагмент R
x <- list(scores = c(3, 5, 8))
result <- x['scores']
result
Вопрос 7 из 20
Ситуация: Функция mean() получает объект, выбранный из списка, и сообщает, что аргумент не является числовым. Какое скрытое допущение здесь опаснее остальных?
RФрагмент R
x <- list(scores = c(3, 5, 8))
result <- x['scores']
result
Вопрос 8 из 20
Ситуация: Функция mean() получает объект, выбранный из списка, и сообщает, что аргумент не является числовым. Что нужно сделать, чтобы ошибка не вернулась на следующем наборе данных?
Вопрос 9 из 20
Ситуация: Функция mean() получает объект, выбранный из списка, и сообщает, что аргумент не является числовым. Какая проверка непосредственно подтверждает, что дефект устранён?
Вопрос 10 из 20
Ситуация: Функция mean() получает объект, выбранный из списка, и сообщает, что аргумент не является числовым. Что стоит написать в технической рецензии к этому фрагменту?
RФрагмент R
x <- list(scores = c(3, 5, 8))
result <- x['scores']
result
Вопрос 11 из 20
Ситуация: После добавления нового поля сокращённое обращение, которое раньше работало, стало возвращать неожиданный результат. Что является главным техническим основанием для разбора?
RФрагмент R
x <- list(total = 10, total_net = 8)
result <- x$total_n
result
Вопрос 12 из 20
Ситуация: После добавления нового поля сокращённое обращение, которое раньше работало, стало возвращать неожиданный результат. Что именно может сломаться при новых данных?
RФрагмент R
x <- list(total = 10, total_net = 8)
result <- x$total_n
result
Вопрос 13 из 20
Ситуация: После добавления нового поля сокращённое обращение, которое раньше работало, стало возвращать неожиданный результат. Какое изменение устраняет именно причину проблемы?
Вопрос 14 из 20
Ситуация: После добавления нового поля сокращённое обращение, которое раньше работало, стало возвращать неожиданный результат. Какой контроль отличит исправление от случайно удачного результата?
Вопрос 15 из 20
Ситуация: После добавления нового поля сокращённое обращение, которое раньше работало, стало возвращать неожиданный результат. Какое заключение останется верным и на новых данных?
RФрагмент R
x <- list(total = 10, total_net = 8)
result <- x$total_n
result
Вопрос 16 из 20
Ситуация: В структуре ответа нужно оставить поле как явно пустое, но текущая операция иногда полностью удаляет его. Какой принцип непосредственно относится к этому коду?
RФрагмент R
x <- list(a = 1, b = 2, c = 3)
x['b'] <- list(NULL)
result <- x
result
Вопрос 17 из 20
Ситуация: В структуре ответа нужно оставить поле как явно пустое, но текущая операция иногда полностью удаляет его. Какой риск здесь остаётся главным, даже если результат выглядит правдоподобно?
RФрагмент R
x <- list(a = 1, b = 2, c = 3)
x['b'] <- list(NULL)
result <- x
result
Вопрос 18 из 20
Ситуация: В структуре ответа нужно оставить поле как явно пустое, но текущая операция иногда полностью удаляет его. Какая правка делает решение устойчивым, а не просто удобным на текущем примере?
Вопрос 19 из 20
Ситуация: В структуре ответа нужно оставить поле как явно пустое, но текущая операция иногда полностью удаляет его. Что нужно проверить после правки?
Вопрос 20 из 20
Ситуация: В структуре ответа нужно оставить поле как явно пустое, но текущая операция иногда полностью удаляет его. Какой итог разбора не смешивает правило языка с впечатлением от результата?
RФрагмент R
x <- list(a = 1, b = 2, c = 3)
x['b'] <- list(NULL)
result <- x
result

Ответьте на все 20 вопросов, чтобы получить результат

🔗 Встроить тест на свой сайт (iframe) ▼

Скопируйте код и вставьте в любое место на вашем сайте:

Также доступна прямая ссылка на embed-страницу