注意事项： 使用数组指针时，必须确保指针指向的数组的大小与结构体中定义的类型匹配。
对于需要更复杂确认逻辑（如幂等性、消息队列确认）的场景，可能需要结合消息队列等其他技术。
当错误需要跨越服务边界（例如，通过HTTP API返回给前端，或通过gRPC调用返回给另一个微服务）时，我们应该进行一次“转换”。
核心是根据是否需要动态更新选择合适的同步机制。
需要明确文档说明用户需要调用 Free() 方法来释放内存。
示例代码： 序列猴子开放平台 具有长序列、多模态、单模型、大数据等特点的超大规模语言模型 0 查看详情 #include <vector> #include <algorithm> #include <iostream> int main() { std::vector<int> vec1 = {1, 3, 5, 7}; std::vector<int> vec2 = {2, 4, 6, 8, 9}; std::vector<int> merged; // 预分配空间，提升性能 merged.reserve(vec1.size() + vec2.size()); // 执行合并 std::merge(vec1.begin(), vec1.end(), vec2.begin(), vec2.end(), std::back_inserter(merged)); // 输出结果 for (int val : merged) { std::cout << val << " "; } return 0; } 手动合并（双指针法） 如果不使用 STL 算法，也可以通过双指针方式手动实现，适合理解原理或定制比较逻辑。
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这意味着当你创建子类对象时，Python只会调用子类的__init__，而父类的__init__则不会被自动调用。
若一致，则认为请求合法。
循环方式更安全高效，从头节点开始逐个访问直至nil，避免栈溢出风险。
k: 以空格分隔的十六进制字节字符串 tz: 目标时区字符串，例如 'Europe/Zurich' """ # 调用f(k)获取Epoch秒，然后乘以1e9转换为纳秒，传递给pd.Timestamp return pd.Timestamp(f(k) * 1e9, tz=tz) # 准备测试数据 examples = { '30 65 1a eb e3 f2 96 c5 41': '16 December 2023 at 15:03', '30 c6 36 85 70 8a 97 c5 41': '17 December 2023 at 12:37', '30 4a 26 1b 6b 29 74 c4 41': '1 October 2022 at 12:49', '30 23 84 b1 a8 b5 97 c5 41': '17 December 2023 at 18:45', '30 3f 91 e7 96 b5 97 c5 41': '17 December 2023 at 18:45:30', '30 a6 d6 2f d1 b5 97 c5 41': '17 December 2023 at 18:46', '30 e8 16 9c b9 b5 97 c5 41': '17 December 2023 at 18:47', } # 将示例中的字符串时间转换为带有时区的pandas.Timestamp对象，并按时间排序 examples = dict(sorted([ (k, pd.Timestamp(v, tz=tz)) for k, v in examples.items() ], key=lambda item: item[1])) # 格式化输出字符串 fmt = '%F %T %Z' # 对所有示例进行测试，并计算转换结果与实际时间的差异 test_results = [ ( f'{v:{fmt}}', # 原始给定时间 f'{to_time(k, tz=tz):{fmt}}', # 从二进制估算的时间 (to_time(k, tz=tz) - v).total_seconds(), # 差异（秒） ) for k, v in examples.items() ] # 打印测试结果 for result in test_results: print(f"原始时间: {result[0]}, 估算时间: {result[1]}, 差异(秒): {result[2]}")运行上述代码，将得到如下输出：原始时间: 2022-10-01 12:49:00 CEST, 估算时间: 2022-10-01 12:49:30 CEST, 差异(秒): 30.0 原始时间: 2023-12-16 15:03:00 CET, 估算时间: 2023-12-16 15:03:23 CET, 差异(秒): 23.0 原始时间: 2023-12-17 12:37:00 CET, 估算时间: 2023-12-17 12:36:37 CET, 差异(秒): -23.0 原始时间: 2023-12-17 18:45:00 CET, 估算时间: 2023-12-17 18:45:25 CET, 差异(秒): 25.0 原始时间: 2023-12-17 18:45:30 CET, 估算时间: 2023-12-17 18:44:49 CET, 差异(秒): -41.0 原始时间: 2023-12-17 18:46:00 CET, 估算时间: 2023-12-17 18:46:46 CET, 差异(秒): 46.0 原始时间: 2023-12-17 18:47:00 CET, 估算时间: 2023-12-17 18:45:59 CET, 差异(秒): -61.0从结果可以看出，转换后的时间与原始时间之间存在数十秒的差异。
重点讲解 JSON 数据的编码、传输和解析过程，并提供示例代码帮助开发者理解和应用。
由于basket列表有n个元素，最坏情况下，总的时间复杂度将达到O(n * N)。
未初始化的全局和静态变量会被自动初始化为零（或空指针、nullptr）。
#include <atomic> #include <iostream> #include <utility> // For std::exchange template<typename T> class AtomicSharedPtr { private: T* data_ptr; std::atomic<long>* ref_count; // 使用原子类型管理引用计数 void decrement_and_check() { if (ref_count && ref_count->fetch_sub(1, std::memory_order_acq_rel) == 1) { // 当引用计数减到1（即即将变为0）时，说明当前是最后一个引用 delete data_ptr; delete ref_count; data_ptr = nullptr; ref_count = nullptr; } } public: // 默认构造函数 AtomicSharedPtr() : data_ptr(nullptr), ref_count(nullptr) {} // 接受裸指针的构造函数 explicit AtomicSharedPtr(T* ptr) : data_ptr(ptr) { if (data_ptr) { ref_count = new std::atomic<long>(1); // 初始化计数为1 } else { ref_count = nullptr; } } // 拷贝构造函数 AtomicSharedPtr(const AtomicSharedPtr& other) noexcept : data_ptr(other.data_ptr), ref_count(other.ref_count) { if (ref_count) { ref_count->fetch_add(1, std::memory_order_relaxed); // 增加引用计数 } } // 移动构造函数 AtomicSharedPtr(AtomicSharedPtr&& other) noexcept : data_ptr(std::exchange(other.data_ptr, nullptr)), ref_count(std::exchange(other.ref_count, nullptr)) {} // 拷贝赋值运算符 AtomicSharedPtr& operator=(const AtomicSharedPtr& other) noexcept { if (this != &other) { // 避免自我赋值 decrement_and_check(); // 先释放当前持有的资源 data_ptr = other.data_ptr; ref_count = other.ref_count; if (ref_count) { ref_count->fetch_add(1, std::memory_order_relaxed); // 增加新资源的引用计数 } } return *this; } // 移动赋值运算符 AtomicSharedPtr& operator=(AtomicSharedPtr&& other) noexcept { if (this != &other) { // 避免自我赋值 decrement_and_check(); // 释放当前资源 data_ptr = std::exchange(other.data_ptr, nullptr); ref_count = std::exchange(other.ref_count, nullptr); } return *this; } // 析构函数 ~AtomicSharedPtr() { decrement_and_check(); } // 提供访问底层数据的方法 T* get() const noexcept { return data_ptr; } T& operator*() const noexcept { return *data_ptr; } T* operator->() const noexcept { return data_ptr; } // 获取当前引用计数（仅供调试或特殊场景，非线程安全读取） long use_count() const noexcept { return ref_count ? ref_count->load(std::memory_order_relaxed) : 0; } // 检查是否为空 explicit operator bool() const noexcept { return data_ptr != nullptr; } }; // 示例用法 struct MyData { int value; MyData(int v) : value(v) { std::cout << "MyData(" << value << ") constructed.\n"; } ~MyData() { std::cout << "MyData(" << value << ") destructed.\n"; } }; int main() { AtomicSharedPtr<MyData> ptr1(new MyData(100)); std::cout << "ptr1 use_count: " << ptr1.use_count() << "\n"; // 1 { AtomicSharedPtr<MyData> ptr2 = ptr1; // 拷贝构造 std::cout << "ptr1 use_count: " << ptr1.use_count() << "\n"; // 2 std::cout << "ptr2 use_count: " << ptr2.use_count() << "\n"; // 2 AtomicSharedPtr<MyData> ptr3(new MyData(200)); ptr3 = ptr1; // 拷贝赋值 std::cout << "ptr1 use_count: " << ptr1.use_count() << "\n"; // 3 std::cout << "ptr3 use_count: " << ptr3.use_count() << "\n"; // 3 // ptr2, ptr3 离开作用域，引用计数减少 } // ptr2, ptr3 析构，计数变为1 std::cout << "ptr1 use_count after scope: " << ptr1.use_count() << "\n"; // 1 AtomicSharedPtr<MyData> ptr4; ptr4 = std::move(ptr1); // 移动赋值 std::cout << "ptr4 use_count: " << ptr4.use_count() << "\n"; // 1 std::cout << "ptr1 is now empty: " << (ptr1 ? "false" : "true") << "\n"; // true // ptr4 离开作用域，MyData(100) 被析构 return 0; }这里我们用了fetch_add和fetch_sub，它们是std::atomic提供的原子操作，能保证在多线程环境下，计数器的增减操作是不可中断的。
1. 直接赋值（向零截断） 将浮点数直接赋给整型变量时，C++会自动截去小数部分，只保留整数部分。
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默认参数值 (Default Parameter Values)： 你可以为函数的参数设置默认值。
创建 ContainsFilter: 针对每个 AND 条件，创建一个 ContainsFilter，用于检查 tagIds 字段是否包含指定的标签 ID。
它可以避免因系统默认编码与文件实际编码不匹配而导致的乱码或UnicodeDecodeError。

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