环境：用来具体存储对象的地方。

规则1：每一个对象都存储在一个环境当中。

规则2：每一个环境都与一个父环境相连接，构成一个分层的环境系统。

规则3：子环境与父环境的连接是单向的。

parenvs()查看当前R的环境; parenvs(all=TRUE)会返回当前会话包含的环境列表。

as.environment():指向环境树中的任意一个环境。

globalenv(); base(); emptyenv(); parent.env()

assign()：赋值函数

#R的环境系统

install.packages("pryr")

library(pryr)

#查看当前R的环境

parenvs()

#显示R的环境树

parenvs(all = T)

#1.空环境没有父环境

#2.空环境当中没有存储任何对象

#当我们加载一个包的时候，这个包会在R里边

#创建一个新的环境，并且这个新的环境会作为

#全局环境的父环境

library(ggplot2)

parenvs(all = T)

library(xlsx)

parenvs(all = T)

library(openxlsx)

#指向一个环境

as.environment("package:xlsx")

#指向全局环境

globalenv()

#指向基环境

baseenv()

#指向空环境

emptyenv()

#查看一个环境的父环境

parent.env(globalenv())

#列出当前环境创建的所有对象

ls()

ls(baseenv())

ls(emptyenv())

#练习：列出ggplot2包里边的所有对象

ls(as.environment("package:ggplot2"))

ls(package:ggplot2)

#包里面的同名函数被屏蔽掉

#解决方式

#第一种方式

xlsx::write.xlsx()

#第二种方式

as.environment("package:xlsx")$write.xlsx()

#跨环境赋值

assign("nihao",3,envir = globalenv())

nihao

#活动环境

#规则1：任何时候，R的活动环境都只有一个

#规则2：所有的新对象都会被存储在该环境中

#规则3：在搜索对象的时候，会优先从当前的环境里边搜索

#查看当前的活动环境

environment()

ls()

#查找一个对象保存在哪个环境中

find("c")

#作用域规则

#规则1：R首先在当前的活动环境中搜索对象

#规则2：当R在某个环境中没有搜索到对象时，

#R会进入到该环境的父环境继续搜索

> c(4,6)

[1] 4 6

> c<-9

> c

[1] 9

#活动环境

#规则1：任何时候，R的活动环境都只有一个

#规则2：所有的新对象都会被存储在该环境中

#规则3：在搜索对象的时候，会优先从当前的环境里边搜索

#查看当前的活动环境

environment()

ls()

#查找一个对象保存在哪个环境中

find("c")

#作用域规则

#规则1：R首先在当前的活动环境中搜索对象

#规则2：当R在某个环境中没有搜索到对象时，

#R会进入到该环境的父环境继续搜索

c(4,6)

c<-9

c  

#错误的函数定义

c<-function(x,y){

  x+y

}

c(4,6)

find("c")

#调用base包里的c函数

base::c(4,6)

baseenv()$c(4,6)

rm(c)

c(4,6)

library(xlsx)

parenvs(all = T)

#从环境树中移除一个包

detach("package:xlsx")

library(xlsx)

#运行时环境

#作用：避免与全局环境中的变量起冲突

c1<-function(x,y){

  x+y

}

x<-5

c2<-function(t){

  x<-10

  x+t

}

#原环境

#创建函数的环境就是它的原环境

#不管这个函数在哪里调用，

#它的父环境永远都是它的原环境

show_env<-function(){

  list(hj=environment(),

       fhj=parent.env(environment()),

       dx=ls(environment()))

}

show_env()

#调用环境

x<-1:8

y<-x^3

qplot(x,y)

show_env<-function(){

  a<-3

  b<-4

  list(hj=environment(),

       fhj=parent.env(environment()),

       dx=ls(environment()))

}

show_env()

#单链接

#子环境可以搜索父环境里边的对象，

#但是父环境不能搜索子环境里边的对象

#参数

#函数运行时，参数会作为一个新的对象，

#保存在运行时环境中

show_env<-function(ui){

  a<-3

  b<-4

  list(hj=environment(),

       fhj=parent.env(environment()),

       dx=ls(environment()))

}

show_env()

#1.任何时候，R的活动环境都只有一个

#2.它会将所有的新对象存储在这个环境中，

#并且在搜索对象时，以此环境作为初始搜寻点

#3.R的活动环境通常为全局环境，但是当R在做

#函数求值时，会临时将活动环境调整为运行时环境，

#这种运作模式保证了安全性

#4.定义函数的初始环境就是原环境，或者叫做父环境

#5.调用函数的环境就是函数的调用环境

#构建发牌函数

PKP<-pkp

# R语言记号体系，不要第一行数据

pkp[-1,]

fapai<-function(){

  ca<-pkp[1,]

  assign("pkp",pkp[-1,],envir = globalenv())

  ca

}

fapai()

#构建洗牌函数

pkp<-PKP

xipai<-function(){

  sjs<-sample(1:52,52)

  # 在全局变量中找到PKP[sjs,]赋值给pkp

  assign("pkp",PKP[sjs,],envir = globalenv())

}

xipai()

fapai()

x<-1:6

# 随机函数

x[sample(x,6)]

#构建闭包

setup<-function(pk){

  PK<-pk

  #构建发牌函数

  fp<-function(){

    ca<-pk[1,]

    assign("pk",pk[-1,],envir = parent.env(environment()))

    ca

  }

  #构建洗牌函数

  xp<-function(){

    sjs<-sample(1:52,52)

    assign("pk",PK[sjs,],envir = parent.env(environment()))

  }

  list(FP=fp,XP=xp)

}

pkp<-PKP

pai<-setup(pk=pkp)

pai

发牌<-pai$FP

洗牌<-pai$XP

rm(pkp)

洗牌()

发牌()

#项目三-lao hu ji

#BBB BB B

#BB B BB

#B B B

#C 7 C

#C C BB

#C C C

#C 7 7

#DD C B

#B 0 0

#7 7 DD 160

#BBB BB DD

#C 0 DD

#7 DD DD 320

#DD DD DD 800

#DD 7 0