特点： 内建于 std::string 类，无需额外实现 返回子串首次出现的位置，未找到返回 std::string::npos 时间复杂度约为 O(n*m)，适合短文本匹配 示例代码： #include <string> #include <iostream> int main() {     std::string text = "Hello, welcome to C++ world!";     std::string pattern = "welcome";     if (text.find(pattern) != std::string::npos) {         std::cout     } else {         std::cout     }     return 0; } 2. KMP 算法（Knuth-Morris-Pratt） 当需要高效匹配长文本或频繁搜索时，KMP 算法是更好的选择。
class的成员默认是 private 的。
可以考虑使用long或long long类型。
最大颜色值（Maxval，十进制ASCII）。
它可以根据接口变量的动态类型执行不同的代码块。
一旦函数执行完毕，它的栈帧就会被“弹出”，或者说，这块内存区域就被标记为可重用。
当您需要从不同的顶级包或第三方库导入模块时，应使用绝对导入。
在C++中，namespace（命名空间）的作用是解决名称冲突问题，帮助组织代码结构。
PHP单元测试是确保代码质量的重要手段，而PHPUnit是最常用的PHP单元测试框架。
AtomicInteger、LongAdder 适合计数场景，后者在高并发下通过分段累加减少冲突 ConcurrentLinkedQueue 等无锁队列适用于生产者-消费者模式 CAS 需警惕 ABA 问题和自旋开销，高竞争时可能不如 synchronized 合理利用读写分离与乐观锁 读多写少场景下，ReadWriteLock 或 StampedLock 可允许多个读线程并发访问。
例如，接收一个未知类型的payload，先解析出消息头中的“type”字段，再通过类型注册表找到对应的结构体原型，使用reflect.New()创建实例，并将字节数组解码进去。
我们使用字符串连接的方式，将扩展名插入到 Data URI 字符串中。
下面介绍几种实用且高效的字符串反转方式。
总结与注意事项 当使用 ...interface{} 封装函数，并将可变参数传递给其他函数时，务必使用 ... 操作符将参数展开。
# 筛选收入列中没有缺失值的行 non_missing_income_rows = df_with_missing[df_with_missing['收入'].notnull()] print("筛选收入列中没有缺失值的行:") print(non_missing_income_rows) print("-" * 30) # 筛选城市列中没有缺失值的行 non_missing_city_rows = df_with_missing[df_with_missing['城市'].notna()] print("筛选城市列中没有缺失值的行 (使用notna()):") print(non_missing_city_rows) print("-" * 30) 结合多列缺失值筛选： 我们也可以结合多个条件来筛选，比如筛选所有至少有一列缺失值的行，或者所有特定几列都非缺失值的行。
这似乎意味着一个接口可以被断言为另一个接口，但这并非Go类型断言的本意。
TTS Free Online免费文本转语音 免费的文字生成语音网站，包含各种方言（东北话、陕西话、粤语、闽南语） 37 查看详情 default: fmt.Println(" .") time.Sleep(50 * time.Millisecond)使用runtime.Gosched()： runtime.Gosched()函数可以让当前goroutine让出CPU，允许其他goroutine运行。
适用于请求频率较高的场景，可以减少连接创建和销毁的开销。
读取参数： <pre class="brush:php;toolbar:false;">query := u.Query() fmt.Println(query.Get("name")) // hello fmt.Println(query["age"]) // [25] 修改或新增参数： <pre class="brush:php;toolbar:false;">query.Set("token", "abc123") query.Add("tag", "go") // 添加多个同名参数 u.RawQuery = query.Encode() // 更新回 URL 注意：Query() 返回的是副本，修改后需通过 Encode() 编码并赋值给 RawQuery 才能生效。
1. 准备示例数据 首先，我们创建上述示例中的df1和df2：import pandas as pd import numpy as np # DataFrame 1 data1 = {'id': ['A', 'B', 'A', 'C', 'A', 'A', 'C']} df1 = pd.DataFrame(data1) # DataFrame 2 data2 = {'id': ['A', 'B', 'C'], 'Col1': [400, 200, 600], 'Col2': [100, np.nan, 800], 'Col3': [20, 800, np.nan]} df2 = pd.DataFrame(data2) print("DataFrame 1 (df1):") print(df1) print("\nDataFrame 2 (df2):") print(df2)2. 计算键的出现频率 我们需要知道df1中每个id出现的次数。

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