<?php /** * 递归地将层级分类数组扁平化为线性列表 * * @param array $node 待处理的当前分类节点 * @param array $flatList 引用传递的扁平化列表，用于收集所有节点 */ function flattenCategories(array $node, array &$flatList) { // 复制当前节点，并移除 'children' 键，因为扁平化列表中不需要它 $cleanNode = $node; unset($cleanNode['children']); // 将清理后的节点添加到扁平化列表 $flatList[] = $cleanNode; // 如果当前节点有子节点，则递归处理它们 if (isset($node['children']) && is_array($node['children'])) { foreach ($node['children'] as $child) { flattenCategories($child, $flatList); } } } ?>flattenCategories 函数接收两个参数：当前正在处理的节点数组和对最终扁平化列表的引用。
虽然它不能直接修改私有字段，但可以用来读取它们。
这背后的关键在于删除拷贝构造和拷贝赋值函数，并提供移动构造和移动赋值函数。
特点： 离线可用：一旦启动，无需网络连接即可查阅文档。
例如，一个 Parent 类可以拥有多个 Child 类实例，而 Child 类实例又关联到一个 Parent 类实例。
logdir 参数应指向包含TensorBoard事件文件的目录。
这样每个对象都拥有独立的数据副本，互不影响。
示例 1： 在每次循环迭代中，我们将循环变量 i 的 值 作为参数传递给 Goroutine。
<br>\n"; // 调用 B 类的静态方法 bar $result = call_user_func_array(['B', 'bar'], $args); echo "[A::foo] 第二行：这行代码在 call_user_func_array 调用之后执行。
解析这类数据的关键步骤是：发起HTTP请求、读取响应体、将JSON数据反序列化为Go结构体或map。
最常用的方法是使用数组或对象将多个数据打包后返回。
它类似于 SQL 对关系数据库的作用，但针对的是树状结构的 XML 文档。
多线程高并发任务调度需合理设计线程模型与调度策略：选用合适线程池类型并精细配置参数，CPU密集型设为核数+1，IO密集型可增至2~3倍；优先使用ThreadPoolExecutor，避免无界队列；通过ForkJoinPool、数据分片实现任务分片与负载均衡；减少共享竞争，采用无锁结构、ThreadLocal、读写锁等机制；差异化调度，设置独立线程池或延迟队列处理紧急任务，结合熔断降级保障系统稳定。
pair 使用简单但功能强大，掌握它能让你的 C++ 编程更高效。
下面通过几个典型场景展示如何在实际开发中使用正则表达式。
') print('命令树已通过传统命令同步。
因此，当 sort.Ints(sliceFromArr) 修改底层数组时，arr 变量所表示的数组内容也随之改变。
也可直接使用Sum256等函数简化一次性计算。
106 查看详情 # 获取所有列的唯一值 var1_unique = df['Var1'].unique() var2_unique = df['Var2'].unique() var3_unique = df['Var3'].unique() # 创建所有可能的组合作为MultiIndex all_combinations_index = pd.MultiIndex.from_product( [var1_unique, var2_unique, var3_unique], names=["Var1", "Var2", "Var3"] ) # 使用reindex()将所有组合添加到结果中 final_stats_df = grouped_stats.reindex(all_combinations_index) print("\n填充所有组合后的统计数据:") print(final_stats_df)输出示例:填充所有组合后的统计数据: Med Mean Count q90 q10 Var1 Var2 Var3 True 1 A 48.5 48.5 2.0 77.7 19.3 B NaN NaN NaN NaN NaN C NaN NaN NaN NaN NaN 2 A NaN NaN NaN NaN NaN B 94.0 94.0 1.0 94.0 94.0 C NaN NaN NaN NaN NaN 3 A NaN NaN NaN NaN NaN B NaN NaN NaN NaN NaN C 15.0 15.0 2.0 25.4 4.6 False 1 A 23.0 23.0 1.0 23.0 23.0 B NaN NaN NaN NaN NaN C NaN NaN NaN NaN NaN 2 A NaN NaN NaN NaN NaN B 58.0 58.0 2.0 81.0 35.0 C NaN NaN NaN NaN NaN 3 A NaN NaN NaN NaN NaN B NaN NaN NaN NaN NaN C 12.0 12.0 1.0 12.0 12.0解释: pd.MultiIndex.from_product(...)：根据每个变量的唯一值生成所有可能的笛卡尔积组合，创建一个新的MultiIndex。
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