立即学习“C++免费学习笔记（深入）”； if (s.find(8) != s.end()) { cout << "找到了 8" << endl; } // 遍历方式1：范围for for (const auto& val : s) { cout << val << " "; } // 遍历方式2：迭代器 for (auto it = s.begin(); it != s.end(); ++it) { cout << *it << " "; } 其他常用操作 set 提供了多个实用函数： size()：返回元素个数 empty()：判断是否为空 clear()：清空所有元素 count()：返回某值是否存在（0 或 1，因元素唯一） lower_bound(x)：第一个 ≥ x 的元素 upper_bound(x)：第一个 > x 的元素 cout << "大小：" << s.size() << endl; if (!s.empty()) { cout << "set 不为空" << endl; } s.clear(); 基本上就这些。
示例： 确保一个常量 constVal 处于特定范围。
更推荐使用通道（channels）和context包进行协作式终止。
ThreadLocal<T> 提供更安全的封装 ThreadLocal<T> 是泛型类，比 [ThreadStatic] 更灵活且易于管理。
但是，如果CSS Reset移除了列表的默认样式，而你没有在项目CSS中重新定义列表样式，就会导致列表在前端不显示。
以上就是什么是 Kubernetes 的 Service，如何暴露 .NET 应用？
0 查看详情 以下是一个示例：from pydantic import BaseModel, Field, AliasPath class Survey(BaseModel): logo_url: str = Field( ..., serialization_alias="logo", validation_alias=AliasPath('logo', 'url') ) a = Survey.model_validate({'logo': {'url': 'foo'}}) print(a.model_dump(by_alias=True)) # {'logo': 'foo'}在这个例子中，logo_url 字段使用了 serialization_alias="logo"，这意味着在序列化时，该字段将被命名为 logo。
内存管理： 对于包含数万甚至数十万行的大文件，manual_file.read() 会一次性将整个文件内容加载到内存中。
这可以避免在没有事务时尝试回滚而导致的错误。
日常保持定期备份习惯，配合主从复制机制，能大幅降低故障影响。
从下拉菜单中选择你刚刚创建的配置（例如："Python: Launch App with Live Lib"）。
现代C++更倾向于使用智能指针和容器（如std::vector）来自动管理内存。
这通常会导致"failed to open stream: No such file or directory"的错误。
对于新的应用，推荐使用更安全的OAEP（Optimal Asymmetric Encryption Padding）填充方案，对应Go中的rsa.EncryptOAEP函数。
缓存局部性优化通过提升CPU缓存命中率来加速程序运行，核心是利用时间与空间局部性。
Go服务器在处理完客户端请求并发送响应后，并未显式地关闭与该客户端的连接。
t.Run 让测试更模块化，推荐在编写测试时积极使用。
然而，其强大之处也伴随着一些复杂性，其中之一就是特殊字符的概念。
116 查看详情 std::queue<int>：记录访问顺序（包括重复） std::unordered_map<int, int>：存储 key -> value 映射 std::unordered_set<int> 或直接用 map 判断存在性 int capacity：最大容量 put 操作逻辑： 如果 key 已存在，更新 value，并将 key 再次入队（表示最新使用） 如果 key 不存在且缓存已满，则从队列头开始“惰性弹出”：检查队头 key 是否仍有效（map 中是否存在且值未被覆盖），若无效则丢弃，直到腾出空间 插入新 key-value，key 入队 get 操作逻辑： 查 map 是否存在 key 存在则返回 value，并将 key 再次入队（标记为最近使用） 不存在返回 -1 代码示例#include <iostream> #include <queue> #include <unordered_map> using namespace std; class LRUCache { private: queue<int> q; unordered_map<int, int> cache; int capacity; public: LRUCache(int cap) : capacity(cap) {} int get(int key) { if (cache.find(key) == cache.end()) { return -1; } // 标记为最近使用：重新入队 q.push(key); return cache[key]; } void put(int key, int value) { // 如果已存在，更新值并重新入队 if (cache.find(key) != cache.end()) { cache[key] = value; q.push(key); return; } // 检查容量，惰性清理 while (cache.size() >= capacity) { int oldKey = q.front(); q.pop(); // 如果 map 中的值仍匹配（说明未被覆盖），则真正删除 // 实际上我们只删一次，但可能遇到重复入队的旧记录 if (cache.find(oldKey) != cache.end()) { cache.erase(oldKey); } } cache[key] = value; q.push(key); } };使用示例int main() { LRUCache lru(2); lru.put(1, 1); lru.put(2, 2); cout << lru.get(1) << endl; // 1 lru.put(3, 3); // evicts key 2 cout << lru.get(2) << endl; // -1 cout << lru.get(3) << endl; // 3 return 0; }注意事项与局限性 空间开销大：队列中可能存在大量重复或已失效的记录 时间不稳定：get 和 put 操作可能导致队列积压，清理时需多次 pop 不是严格O(1)：理想 LRU 应为 O(1)，此方法平均接近但最坏情况较差 适用场景有限：适合教学理解，生产环境推荐用 list + unordered_map 手写双向链表 如果追求效率，应使用 std::list 模拟双向链表，配合哈希表指向节点，实现真正的 O(1) LRU。
无序性使得Go运行时可以自由地优化Map的内部结构，例如在垃圾回收（GC）或其他内部操作期间进行紧凑化或重新组织，而无需担心破坏外部可见的顺序保证。

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