根据实际需求选择合适的函数，能有效提升代码简洁性和执行效率。
currentISOYear, currentISOWeek := date.ISOWeek() for currentISOWeek < week || currentISOYear < year { date = date.AddDate(0, 0, 7) // 往前推一周 currentISOYear, currentISOWeek = date.ISOWeek() } return date } func main() { // 示例：获取2010年第5周的周一零点 targetYear := 2010 targetWeek := 5 location := time.UTC // 或者 time.Local firstDay := firstDayOfISOWeek(targetYear, targetWeek, location) fmt.Printf("%d年第%d周的周一零点 (UTC): %s\n", targetYear, targetWeek, firstDay.Format("2006-01-02 15:04:05 Mon")) // 验证：获取2008年第1周的周一零点 (一个ISO周跨年的例子) targetYear = 2008 targetWeek = 1 firstDay = firstDayOfISOWeek(targetYear, targetWeek, location) fmt.Printf("%d年第%d周的周一零点 (UTC): %s\n", targetYear, targetWeek, firstDay.Format("2006-01-02 15:04:05 Mon")) // 预期结果：2007-12-31 Mon，因为2008年的第一周开始于2007年12月31日 // 示例：获取2023年第30周的周一零点 targetYear = 2023 targetWeek = 30 firstDay = firstDayOfISOWeek(targetYear, targetWeek, location) fmt.Printf("%d年第%d周的周一零点 (UTC): %s\n", targetYear, targetWeek, firstDay.Format("2006-01-02 15:04:05 Mon")) }代码解析与注意事项 初始化日期: 函数首先通过 time.Date(year, time.January, 1, 0, 0, 0, 0, timezone) 初始化一个 time.Time 对象，将其设置为目标年份的1月1日零点。
Go 通过标识符的首字母大小写来控制可见性：大写表示对外公开，小写表示包内私有。
双击安装后，Go会被自动安装到/usr/local/go目录。
选择哪种取决于具体需求和偏好。
定义共享的数据结构与服务接口 为了使服务端和客户端能正确通信，需要定义共用的结构体和方法签名。
这是一个重要的性能和资源管理参数。
在Python编程中，列表作为最常用的数据结构之一，其初始化操作贯穿于各种应用场景。
选择合适的存储结构与模型 事件存储通常采用追加写（append-only）模式，不支持更新或删除操作。
强大的语音识别、AR翻译功能。
立即学习“PHP免费学习笔记（深入）”； 封装API请求服务类 建议在 application/libraries 目录下创建一个专用类来处理所有与API通信的逻辑。
同时，对于 Entry 组件获取的文本内容，如果需要进行二进制处理，必须进行适当的编码转换。
这种方法特别适用于需要与Excel等应用程序交互的自动化任务。
可以使用const来定义常量，使用inline函数来代替简单的函数宏，使用模板来代替泛型宏。
# 查找最大团并整合结果 grouped_results = {} for s_value, G in graphs_by_similarity.items(): # nx.find_cliques(G) 返回图中所有最大团的生成器 for clique in nx.find_cliques(G): # 将团的节点列表转换为元组，并将其作为键，相似度值作为值 # 只有当团的成员数量大于1时才记录，因为单个节点不是一个“组” if len(clique) > 1: grouped_results[tuple(sorted(clique))] = s_value # 打印最终分组结果 print("最终分组结果:") # 对结果进行排序以便更好地展示 (可选) sorted_grouped_results = dict(sorted(grouped_results.items(), key=lambda item: (len(item[0]), item[1]), reverse=True)) for group, sim in sorted_grouped_results.items(): print(f" {group}: {sim}")完整代码示例 将上述所有步骤整合在一起，形成一个完整的可运行脚本：from math import sqrt from itertools import combinations from collections import defaultdict import networkx as nx # 1. 原始数据字典 my_dict = { 'A': {'HUE_SAT': 1, 'GROUP_INPUT': 1, 'GROUP_OUTPUT': 1}, 'D': {'HUE_SAT': 1, 'GROUP_INPUT': 1, 'GROUP_OUTPUT': 1}, 'T': {'HUE_SAT': 1, 'GROUP_INPUT': 1, 'GROUP_OUTPUT': 1}, 'O': {'GROUP_INPUT': 3, 'MAPPING': 2, 'TEX_NOISE': 2, 'UVMAP': 2, 'VALTORGB': 3, 'GROUP_OUTPUT': 1, 'AMBIENT_OCCLUSION': 1, 'MIX': 4, 'REROUTE': 1, 'NEW_GEOMETRY': 1, 'VECT_MATH': 1}, 'C': {'HUE_SAT': 1, 'GROUP_INPUT': 1, 'GROUP_OUTPUT': 1}, 'L': {'GROUP_INPUT': 3, 'MAPPING': 2, 'TEX_NOISE': 2, 'UVMAP': 2, 'VALTORGB': 3, 'GROUP_OUTPUT': 1, 'AMBIENT_OCCLUSION': 1, 'MIX': 4, 'REROUTE': 1, 'NEW_GEOMETRY': 1, 'VECT_MATH': 1}, 'S': {'GROUP_INPUT': 3, 'MAPPING': 2, 'TEX_NOISE': 2, 'UVMAP': 2, 'VALTORGB': 3, 'GROUP_OUTPUT': 1, 'AMBIENT_OCCLUSION': 1, 'MIX': 4, 'REROUTE': 1, 'NEW_GEOMETRY': 1, 'VECT_MATH': 1}, 'N': {'GROUP_INPUT': 3, 'MAPPING': 2, 'TEX_NOISE': 2, 'UVMAP': 2, 'VALTORGB': 3, 'GROUP_OUTPUT': 1, 'AMBIENT_OCCLUSION': 1, 'MIX': 4, 'REROUTE': 1, 'NEW_GEOMETRY': 1, 'VECT_MATH': 1}, 'P': {'GROUP_INPUT': 3, 'MAPPING': 2, 'TEX_NOISE': 2, 'UVMAP': 2, 'VALTORGB': 3, 'GROUP_OUTPUT': 1, 'AMBIENT_OCCLUSION': 1, 'MIX': 4, 'REROUTE': 1, 'NEW_GEOMETRY': 1, 'VECT_MATH': 1}, 'E': {'HUE_SAT': 1, 'GROUP_INPUT': 1, 'GROUP_OUTPUT': 1} # 更多相似条目 } # 2. 余弦相似度计算函数 def square_root(x): """计算向量平方和的平方根，并四舍五入到3位小数。
它在调试、日志记录或条件解构中特别有用。
尽管存在浮点数精度和视觉“厚度”带来的细微偏差，但通过引入合理的容差，该方法能够满足大多数场景下的需求，帮助开发者准确地处理用户与地图多段线的交互。
通过检查ASCII码值，我们可以更容易地发现和修复这些问题。
通过解析这些特殊字符，编译器可以准确地确定函数所属的包，从而进行正确的符号解析和代码生成。
记住，=> 符号主要用于数组定义时，而不是在后续的赋值操作中。

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