Python实现无需外部库，代码简洁：定义函数insertion_sort，遍历数组，使用while循环向左比较并移动元素，最后插入正确位置。
可以使用 conn.commit() 提交事务，使用 conn.rollback() 回滚事务。
方案选择应根据部署需求权衡外挂文件与嵌入式方式。
这种设计非常适合处理递归、表达式求值、括号匹配等场景。
标书对比王 标书对比王是一款标书查重工具，支持多份投标文件两两相互比对，重复内容高亮标记，可快速定位重复内容原文所在位置，并可导出比对报告。
通用解决方案：利用字符串操作函数 SQL标准中提供了一些通用的字符串处理函数，例如SUBSTR()（或SUBSTRING()）和获取当前日期的CURRENT_DATE。
为了避免列名歧义性，我们为 dfX 和 dfY 分别设置了别名 "x" 和 "y"，并在后续的 when() 和 select() 操作中使用了这些别名。
引言与问题描述 在php开发中，我们经常会遇到需要处理复杂数据结构的情况，其中数组的键和值之间可能存在多层级的关联，形成一个类似图（graph）的结构。
初始尝试与遇到的问题 如果表单字段命名为 name="answer-1"、name="answer-2" 等，或者统一使用 name="answers[]"，虽然可以获取到答案的值，但很难直接获取到每个答案对应的数据库ID。
```python import pandas as pd import numpy as np import itertools df = pd.DataFrame({'A': [np.nan, np.nan, 1944.09, np.nan, np.nan, 1926.0, np.nan, 1930.31, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1917.66, 1920.43, np.nan, 1909.04, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1920.05, np.nan, 1915.4, 1921.87, np.nan, np.nan, np.nan, 1912.42, 1920.08, 1915.8, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1919.71, 1916.2, np.nan, 1926.79, np.nan, 1918.66, np.nan, 1925.5, 1922.22, np.nan, np.nan, 1927.87, 1923.24, np.nan, 1929.53, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1918.37, np.nan, np.nan, 1923.61, np.nan, 1917.1, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1924.48, np.nan, np.nan, 1923.03, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1926.87, np.nan, np.nan, np.nan, 1921.79, np.nan, 1925.27, np.nan, 1919.0, np.nan, np.nan, 1923.74, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1911.61, np.nan, 1923.33, np.nan, np.nan, np.nan, 1912.0, np.nan, 1915.8, np.nan, 1913.05, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1916.93, np.nan, 1913.69, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1918.38, 1913.7, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1919.5, np.nan, 1916.14, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1921.28, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1915.0, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1927.48, 1889.17, np.nan, 1921.91, 1917.67, 1923.23, np.nan, np.nan, np.nan, 1909.88, np.nan, 1913.82, 1902.51, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, 1920.15], 'C': [False, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, True, False, False, False, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, True, False, False, False, False, True, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False, False]}) # 1. 筛选 C 列为 True 的行 a = df[df.C]['A'] # 2. 生成 mask，找到 A 列的值大于前一行和前两行值的行 mask = (a > a.shift(1)) & (a.shift(1) > a.shift(2)) # 3. 获取需要设置为 True 的行的索引 idxs = itertools.chain.from_iterable(range(a.index[i-2], a.index[i]+1) for i in np.flatnonzero(mask)) # 4. 将 B 列的值设置为 True df['B'] = False # 初始化 B 列为 False df.loc[idxs, 'B'] = True print(df)代码解释 数据准备: 首先，我们创建了一个示例 dataframe df，其中包含 a（数值型）和 c（布尔型）两列。
然后，使用http.Get方法发起请求。
答案是使用import random导入模块后调用random.random()、randint(a,b)、uniform(a,b)或choice(list)生成随机数，也可用from random import randint, choice直接导入特定函数。
问题背景与分析 在维护遗留的 symfony 1.4 项目时，部署流程通常涉及将站点置于维护模式，执行代码更新等操作，然后清除缓存，最后将站点恢复在线。
下面通过一个具体示例，展示如何在Gin中进行路由分组并应用中间件。
与go build不同，gccgo是Go语言的另一个编译器前端，它基于GCC工具链。
例如，可以使用唯一ID来标识每个任务，并在处理任务之前检查该任务是否已经执行过。
在Go语言中，math/big包提供了对任意大小整数的支持。
项目结构建议如下： /vote-system ├── main.go ├── handler/ │ └── vote_handler.go ├── model/ │ └── vote.go ├── storage/ │ └── memory_store.go └── middleware/ └── auth_middleware.go model/vote.go 定义数据结构： 立即学习“go语言免费学习笔记（深入）”； type Vote struct { ID string `json:"id"` Title string `json:"title"` Options map[string]int `json:"options"` // 选项 -> 得票数 Type string `json:"type"` // "vote" 或 "rating" Locked bool `json:"locked"` // 是否关闭投票 } storage/memory_store.go 提供临时存储（生产环境可用 BoltDB 或 Redis）： var Votes = make(map[string]Vote) handler/vote_handler.go 实现主要接口： GET /votes - 获取所有投票列表 GET /votes/:id - 查看某个投票详情 POST /votes - 创建新投票 POST /votes/:id/vote - 提交投票或评分 关键逻辑实现示例 以提交投票为例，处理函数需校验输入、防止重复、更新计数： AGI-Eval评测社区 AI大模型评测社区 63 查看详情 func SubmitVote(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { id := strings.TrimPrefix(r.URL.Path, "/votes/") var body struct{ Option string } json.NewDecoder(r.Body).Decode(&body) vote, exists := Votes[id] if !exists || vote.Locked { http.Error(w, "投票不存在或已关闭", 404) return } if _, ok := vote.Options[body.Option]; ok { vote.Options[body.Option]++ Votes[id] = vote json.NewEncoder(w).Encode(vote) } else { http.Error(w, "无效选项", 400) }} 使用简易中间件限制同一 IP 短时间内重复提交： var ipLog = make(map[string]string) func RateLimit(next http.HandlerFunc) http.HandlerFunc { return func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) { ip := r.RemoteAddr if last, seen := ipLog[ip]; seen && time.Since(...) 前端交互与部署建议 系统可搭配一个简单的 HTML 页面，通过 fetch 调用后端 API。
... 2 查看详情 可以借助 sizeof 操作符进行判断： #include <iostream> int main() { if (sizeof(void*) == 8) { std::cout << "运行在64位系统上" << std::endl; } else if (sizeof(void*) == 4) { std::cout << "运行在32位系统上" << std::endl; } else { std::cout << "未知系统位数" << std::endl; } return 0; } 跨平台兼容性建议 为了保证代码在不同平台和编译器下都能正确判断，推荐结合多种方式： 优先使用预定义宏，编译期即可确定，无运行时开销 对于通用项目，可封装成内联函数或宏 注意区分操作系统和CPU架构，必要时单独处理ARM等平台 基本上就这些方法，简单有效，适用于大多数C++项目。
以下是实际开发中常用的判断规则。

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