默认值为 static。
这样可以避免在每个函数调用中传递日志器。
通过这种两步法，我们首先确保了PDF的扁平化，然后利用pdfwrite设备的强大优化能力，对扁平化后的文件进行智能压缩，从而在保持可接受质量的前提下显著减小文件体积。
通过reflect.Value和reflect.Type，你可以获取嵌套结构体的字段值、标签以及类型信息。
auto t1 = std::make_tuple(1, "hello", 3.14); —— 推荐方式，自动推导类型 std::tuple<int, std::string, double> t2(42, "world", 2.71); —— 显式指定类型并初始化 auto t3 = std::tuple(10, std::string("test"), false); —— C++17 支持类模板参数推导（CTAD） 访问 tuple 元素的方法 不能像数组那样用下标访问，必须通过 std::get<> 函数获取元素。
1. 包含头文件并声明互斥锁 使用互斥锁前，需要包含头文件 <mutex>，然后定义一个 std::mutex 对象： #include <mutex> #include <iostream> #include <thread> std::mutex mtx; // 全局互斥锁 2. 使用 lock() 和 unlock() 手动加锁解锁 可以直接调用 lock() 加锁，操作完后调用 unlock() 解锁： void print_block(int n) {     mtx.lock();     for (int i = 0; i < n; ++i) std::cout << "*";     std::cout << std::endl;     mtx.unlock(); } 这种方式容易出错，比如忘记 unlock() 或者在 unlock 前抛出异常，会导致死锁。
但是，list的随机访问效率很低，需要从头开始遍历，所以如果你需要先找到插入或删除的位置，再进行操作，那么查找的代价可能会很高。
基本上就这些。
策略： 在创建大型数组前，估算所需的内存量。
Python中的enumerate函数，说白了，就是让你在遍历一个序列的时候，能同时拿到每个元素的“序号”（也就是索引）和它本身的值。
合理的类型转换能提高代码的灵活性和兼容性，但不恰当的使用可能导致运行时错误或未定义行为。
调试便利性： 在本地IDE中进行这种转换和测试，可以充分利用IDE的调试工具（如断点、变量查看），这比在LeetCode平台上反复提交代码来调试要高效得多。
如何优化播客RSS订阅以提高用户体验？
如果表单包含文件上传，则Content-Type应为multipart/form-data。
采用 Serilog 替代默认的 Console Logger，自动输出结构化日志。
适用于对实时性要求不高，或者数据更新频率较低的场景。
可以根据具体问题选择合适的求解器，例如 highs、simplex 或 interior-point 等。
使用 microtime() 统计函数执行时间 microtime(true) 返回当前时间的浮点数值，单位为秒，包含微秒精度。
例如，一个测试可能需要对不同配置进行验证，每个配置的验证都可以作为一个子测试并行执行。
写好Go的基准测试不复杂但容易忽略细节，关键是数据要真、环境要稳、指标要看全。

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