当这些数据包含一个或多个分类字段时，我们可能需要根据这些分类对数据进行分组，以便于展示或进一步处理。
Windows下清屏方法 在Windows系统中，可以通过调用system("cls")来清空控制台。
.env 文件是一个简单的文本文件，其中包含键值对形式的环境变量。
你可以将其更改为任何其他绝对或相对路径，例如"/tmp"或"../mydata"。
若需调试，需安装并启用 Xdebug 或 Zend Debugger。
return player_side * score(board) best_score = -math.inf original_beta = beta # 保存原始beta值，用于可能的回溯搜索 current_player_token = get_player_token(player_side) moves = find_indexes(board, current_player_token) # 处理没有合法走法的情况 (跳过当前玩家的回合) if not moves: # 如果当前玩家没有合法走法，则切换到对手进行搜索 # 注意：这里需要翻转alpha, beta和player_side return -negascout_search(board, depth - 1, -beta, -alpha, -player_side) # 对走法进行排序是Negascout性能的关键 # 理想情况下，最佳走法应排在首位 sorted_moves = sort_moves_by_heuristic(board, moves, current_player_token) # 假设存在一个排序函数 for i, move_index in enumerate(sorted_moves): new_board = make_move(board, move_index, current_player_token) current_score = 0 if i == 0: # 第一个走法：进行完整窗口搜索 (主变搜索) current_score = -negascout_search(new_board, depth - 1, -beta, -alpha, -player_side) else: # 后续走法：进行空窗口搜索 (探测性搜索) # 窗口为 (alpha, alpha + 1) current_score = -negascout_search(new_board, depth - 1, -alpha - 1, -alpha, -player_side) # 如果空窗口搜索的结果落在 (alpha, beta) 之间， # 说明之前的空窗口搜索可能低估了实际值，需要进行一次完整窗口的回溯搜索 if alpha < current_score < beta: current_score = -negascout_search(new_board, depth - 1, -beta, -current_score, -player_side) best_score = max(best_score, current_score) alpha = max(alpha, best_score) # 更新alpha值 if alpha >= beta: # Beta 剪枝发生 break return best_score # 辅助函数示例 (需要根据实际Othello实现补充) def get_player_token(player_side): return "x" if player_side == 1 else "o" def sort_moves_by_heuristic(board, moves, player_token): # 这是一个关键的占位符，需要实现高效的走法排序逻辑 # 可以根据走法后的即时得分、历史数据、杀手走法等进行排序 # 简单的实现可以是：根据走法后的棋盘得分进行排序 scored_moves = [] for move in moves: temp_board = make_move(board, move, player_token) # 这里可以使用一个快速评估函数，而不是完整的score函数，以提高排序效率 move_score = score(temp_board) # 假设score函数返回当前玩家的优势 scored_moves.append((move_score, move)) # 对于当前玩家，我们希望找到最大化自身得分的走法，所以按得分降序排列 return [move for score, move in sorted(scored_moves, key=lambda item: item[0], reverse=True)] # 初始调用示例 # initial_alpha = -math.inf # initial_beta = math.inf # initial_player_side = 1 # 假设'x'是AI玩家 # best_move_score = negascout_search(initial_board, search_depth, initial_alpha, initial_beta, initial_player_side)走法排序：Negascout性能的关键 Negascout的效率严重依赖于走法排序的质量。
设置输出宽度与填充字符 使用setw设置字段宽度，setfill指定填充字符。
解决方案: 增加 json_encode() 的第三个参数 $depth。
标签联合体在union的基础上增加了一个枚举或整型“标签”（tag），用于标识当前激活的类型。
有哪些典型应用场景？
引言：Go语言高并发连接的挑战 Go语言以其内置的并发原语（goroutine和channel）而闻名，在处理高并发场景下表现出色。
下面分析常见原因并提供具体解决方法。
常用组合总结 以下是一些常见用法的快速参考： 保留2位小数： cout << fixed << setprecision(2); 保留4位有效数字： cout << setprecision(4); 临时设置精度： 只对之后的输出生效，不影响前面的 作用域持久： 设置一次后，后续所有 cout 输出都沿用该格式，直到再次修改 基本上就这些。
" << endl; } else { cout << num << " 是奇数。
1. 引言 在数据分析中，我们经常需要根据DataFrame中多个分类变量的组合来计算数值型变量的统计量。
命令模式结合回调函数可提升C++代码灵活性，通过std::function封装任意可调用对象，实现解耦与动态行为控制，适用于事件系统、任务队列等场景。
它包含多个子包，如crypto/aes、crypto/des、crypto/rand等，支持对称加密、非对称加密和哈希算法。
通过在函数声明和定义的末尾加上 const 关键字，告诉编译器这个函数不会改变类的任何非静态成员变量（除非使用 mutable 修饰的成员）。
通过遵循这些步骤，你可以避免在使用 CGO 时遇到的常见问题。
下面通过几种常用方式展示如何实现序列化与反序列化。

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