class WeightedGraph { private: int V; vector<vector<pair<int, int>>> adj; // 邻接表：{目标顶点, 权重} public: WeightedGraph(int vertices) : V(vertices), adj(vertices) {} void addEdge(int u, int v, int weight) { adj[u].push_back({v, weight}); adj[v].push_back({u, weight}); // 无向图，有向图则省略 } void printGraph() { for (int i = 0; i < V; ++i) { cout << "顶点 " << i << ": "; for (auto& edge : adj[i]) { cout << "(" << edge.first << "," << edge.second << ") "; } cout << endl; } } }; 常见注意事项 实现邻接表时需注意以下几点： 初始化时确保vector大小正确，避免越界访问 添加边时检查顶点编号是否在有效范围内 若频繁删除边，可考虑使用list替代vector 对于大规模图，注意内存使用和遍历效率 基本上就这些。
public class MyClass { // 错误：不能用于类字段 // private var myField = "value"; public void MyMethod() { var myLocalVariable = 10; // 正确 } } 不能用于方法参数或返回类型： var 不能用于指定方法的参数类型或返回类型。
2. 强制加载.env：使用python-dotenv库 当您需要确保在任何执行环境下（包括在终端中直接运行脚本，或在非VS Code环境中）都能加载.env文件中的环境变量时，python-dotenv库是一个强大的解决方案。
一致性 ($currentDateTime)：所有关于当前日期和时间的判断（$currentDay, $currentHour）都来自同一个 $currentDateTime 对象，消除了潜在的时间漂移问题。
这种方法避免了硬编码类型带来的可移植性问题，使得代码更加健壮和灵活。
定期更换Session ID 在用户登录等关键操作前后重新生成Session ID，可有效防止会话固定攻击（Session Fixation）： 使用 session_regenerate_id(true) 在登录成功后立即更换ID，并销毁旧会话。
lda = LinearDiscriminantAnalysis(n_components=2) X_lda = lda.fit_transform(X, y) print("\nLDA降维后的特征数量:", X_lda.shape[1]) # 3. 获取LDA的系数 (lda.coef_) # 对于Iris数据集 (3个类别)，coef_ 的形状是 (2, 4) # 2行对应2个判别轴，4列对应4个原始特征 coefficients = lda.coef_ print("\nLDA系数 (lda.coef_):\n", coefficients) print("系数的形状:", coefficients.shape) # 4. 解读每个原始特征对判别轴的贡献度 print("\n--- 原始特征对每个判别轴的贡献度 ---") for i, feature_name in enumerate(feature_names): print(f"特征 '{feature_name}':") for j in range(coefficients.shape[0]): print(f" 对第 {j+1} 个判别轴的贡献: {coefficients[j, i]:.4f}") print("\n--- 原始特征的平均绝对贡献度（跨所有判别轴）---") # 计算每个原始特征在所有判别轴上的平均绝对贡献，以评估其整体重要性 avg_abs_coef = abs(coefficients).mean(axis=0) for i, feature_name in enumerate(feature_names): print(f" {feature_name}: {avg_abs_coef[i]:.4f}") # 排序以查看最重要的特征 sorted_indices = avg_abs_coef.argsort()[::-1] print("\n--- 按平均绝对贡献度排序的特征 ---") for idx in sorted_indices: print(f" {feature_names[idx]}: {avg_abs_coef[idx]:.4f}")在上述示例中，coefficients数组的每一行代表一个判别轴，其内部的4个值分别对应sepal length (cm)、sepal width (cm)、petal length (cm)和petal width (cm)这四个原始特征的权重。
解决方案 在Python中，实现单例模式最常用且Pythonic的方式是重写类的__new__方法。
中间件的基本结构 一个典型的HTTP中间件是一个函数，接收http.Handler并返回一个新的http.Handler。
问题分析与解决 在使用Python的Turtle库创建Snake游戏时，可能会遇到计数器异常增加的问题，即本应只增加1的计数器，却意外地增加了2。
2. SELinux阻止了PHP-FPM的正常运行： CentOS的SELinux安全机制非常强大，但有时也会过于“热情”，阻止合法进程的某些操作，比如PHP-FPM写入session文件、连接数据库，或者Web服务器连接PHP-FPM的socket。
加速了交易周期，以前可能需要几天甚至几周才能完成的订单确认和发货通知，现在可以在几分钟内完成。
Python 的 logging 模块提供了多种方式来实现这个需求。
在代码中使用结构化日志 通过 Log.Information、Log.Warning、Log.Error 等方法写入日志。
然而，当数据库中存储的时间精度包含秒（如 y-m-d h:i:s），而我们的业务逻辑只需要比较到分钟级别（即 y-m-d h:i）时，直接使用相等比较会因为秒数的差异导致查询失败。
它与Opcode缓存是互补的，Opcode缓存是系统级的，APCu是应用级的。
然而，如果 T 仅拥有一个指针接收器方法 M，那么只有 *T 能满足包含 M 的接口，T 本身则不能。
这意味着一旦创建，其内容可以被修改，而无需创建新的列表对象。
对于频繁调用的小函数，即使单次耗时不长，累计开销也可能成为瓶颈。
这通常意味着我们的抓取逻辑未能成功定位并提取到预期的HTML元素。

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