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It’s a beautiful thing when free data meets free algorithm.

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以下请忽视，流程图最好工具是 plantuml，支持对象图、组件图、状态图、用例图等

一般来说，流程图大家比较习惯用 MS 的visio 来实现，或退而求其次使用 MS word 或 Excel 也可以实现相同功能。其实流程图是一种很简单的图形模式，R 的diagram 包也提供了 Flow Chart 功能，只不过使用命令行来实现：

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library(diagram)
pos <- coordinates(pos = c(3, 3, 3, 3, 3, 3))
cc <- c("Start", LETTERS[2:16], "End")
openplotmat(main = "Flow Chart")
for (i in seq(1, 15, by = 3))
  straightarrow(from = pos[i, ] , to = pos[i + 3, ])
for (i in c(2, 5, 8))
  straightarrow(from = pos[i, ] , to = pos[i + 6, ])
segmentarrow(
  from = pos[16, ],
  to = pos[2, ],
  path = "RVL",
  dd = 0.15
)
bentarrow(from = pos[8, ], to = pos[6, ], path = 'H')
bentarrow(from = pos[6, ], to = pos[2, ], path = 'V')
straightarrow(from = pos[14, ], to = pos[17, ])
for (i in c(2, 7, 13, 14, 16))
  textrect(pos[i, ],
           radx = 0.08,
           rady = 0.04,
           lab = cc[i])
for (i in c(1, 17))
  textround(pos[i, ],
            radx = 0.08,
            rady = 0.04,
            lab = cc[i])
textdiamond(
  mid = pos[8, ],
  radx = 0.15,
  rady = 0.08,
  lab = c("Has", "Detect?")
)
textmulti(
  mid = pos[4, ],
  radx = 0.1,
  rady = 0.05,
  nr = 6
)
textmulti(
  mid = pos[6, ],
  radx = 0.1,
  rady = 0.05,
  nr = 5
)
textellipse(mid = pos[10, ], radx = 0.1, rady = 0.05)
text(pos[8, 1] + 0.2, pos[8, 2] + 0.03, "YES", cex = 0.8)
text(pos[11, 1] + 0.04, pos[11, 2], "NO", cex = 0.8)

以上代码呈现的结果是这样的：

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九连环这个玩具，最早在高中的时候摸过，记得解它的时候因为很多重复步骤，所以恨不得要把它拆掉，还好最后解开了， 不然我又得加条"亵渎古人智力"的罪名，呵呵。闲话少扯，下面是 n 连环实际步骤数的求法：

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ggg <- function(n) {
  a <- numeric(n)
  a[1] <- 1
  a[2] <- 1
  for (i in 3:n) {
    a[i] <- a[i - 1] + 2 * a[i - 2] + 1
  }
  return(a)
}

比如九连环的实际步骤：

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gg(9)
[1]   1   1   4   7  16  31  64 127 256

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第一届 R 会议就这么匆匆结束了，这么标志性事件，不写点东西对不起观众。昨天晚上本来想写些东西，不过这两天实在太累，只好放在了今天。见识了好多个传说中的大牛，做一些记录多年后再见。

  • Yihui Xie：这个师弟，脑子里奇思妙想太多，估计以后在国内，肯定可以比肩比尔盖茨。下次我决定用 R 跑个桌签，肯定也特方便。
  • Guohui Ding：传说中的那位，开始我一直以为是40、50岁的老头子呢，结果和自己同年生。下了飞机就直奔会场，敬业。大赞那个网络关系图，学基因的就是不一样。and 刚从德国带回来的那本让人狂吐的杂志。
  • 吴喜之老师：跟老师混这么多年，头一次看到吴老会在一个地儿坐一天（旁白：俺啥时候能学吴老的一招半式，也就能独步武林了）
  • Peng Zhan：……不重要，R 重要……险些笑翻我 ^_^
  • Tan Xi：这两个小伙，有前途啊
  • Gang Chen：原来生物和遗传应用这么个广泛，孤陋寡闻了
  • Lipeng Hou：一直以为是个mm，哈
  • John Maindonald：老头子真牛，够我喝一壶的了
  • Jian Li：统计学院一哥的美名不是白传得……
  • Xiang Zhang：那是美学！怎么学 R 的人都这么“不务正业”呢，而且是公司支持的不务正业！？
  • Chen Zuo：quantile regression 应用还是很广的，哎，当初俺们也有这机会就好了
  • Peng Ding：能上 PKU 的概率统计确实不一般，而且——贝耶斯统计被压抑太久了。嘿嘿嘿
  • Cloud wei：平时还挺腼腆的，上台后激情四射的
  • Yanping Chen：数学能爱好到这份上，而且居然同样用 R
  • Lichongl：PKU 卧虎藏龙，不说了
  • Huaru Wang：见识了在水文上也有成熟模型（还欠我数据呢啊！）
  • WengYm：精通 R 的 PPMM
  • Ming Liu：果然有在企业中规模使用 R 的
  • Bin Ma：手抄 6000+ 数据的牛人，太狠了！
  • Bing Zheng：以后的师妹，肯定没问题了，哈

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看完画皮，感慨其中的一句影评：

婚姻本身就是道德的枷锁，人与人之间，总是先入为主的，怨天怨地的， 也只能怨造物弄人，在错误的时间遇到了对的人。

《大话西游》看过多次了，被人热捧的

曾经有一段爱情摆在我面前……，爱你一万年

这段话倒没给我什么太深的印象，而最深的却是影片结束时夕阳武士对紫霞说的：

那个人好像一条狗耶。

城墙下的孙大圣，空有通天彻地的本领，可再也没有吻自己心爱女人的勇气。五百年的守候和挣扎，只怨造化弄人……不是么，我们都是这么笑着流泪的。

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逛了逛谢益辉的博客，被《Inverse Empirical Cumulative Distribution》这篇文章吸引过去。

确实当学习统计这么多年第一次知道 quantile 有 9种求法，诧异心情完全理解。记得写《153 分钟学会 R》时，关于 fivenum 和 summary 函数区别时，翻阅 quantile 函数发现了这个问题，当时自己都想呕血了。

说实话，这个问题稍好整理下，在国内发到顶级统计期刊上都不为过，有兴趣的看官可以考虑下。

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