完整优化代码实现 以下是包含数据生成、哈希表构建和高效匹配的完整优化代码示例：import random class Person: def __init__(self, name, age, district, house_number): self.name = name self.age = age self.district = district self.house_number = house_number def __repr__(self): return f"Person(name='{self.name}', age={self.age}, district='{self.district}', house_number={self.house_number})" # 辅助函数：生成匹配的家庭数据 def generate_matched_households(num_households): men_list = [] women_list = [] for i in range(num_households): district_num = random.randint(1, 10) # 假设有10个区域 house_num_in_district = random.randint(1, 50) # 每个区域有50栋房屋 district_name = f"District {district_num}" man_age = random.randint(18, 70) woman_age = random.randint(18, 70) men_list.append(Person(f"Man_{i}", man_age, district_name, house_num_in_district)) women_list.append(Person(f"Woman_{i}", woman_age, district_name, house_num_in_district)) random.shuffle(men_list) # 模拟列表随机化 random.shuffle(women_list) return men_list, women_list # --- 优化后的解决方案 --- # 1. 生成示例数据 num_records = 100000 # 假设有10万个家庭 men, women = generate_matched_households(num_records) min_age = 30 # 筛选年龄阈值 print(f"数据量: {len(men)} 位男性, {len(women)} 位女性") # 2. 构建女性的哈希表（字典） # 键为 (district, house_number) 元组，值为 Person 对象 house_to_woman = {} for woman in women: house_key = (woman.district, woman.house_number) house_to_woman[house_key] = woman print(f"哈希表构建完成，包含 {len(house_to_woman)} 个唯一的房屋键。
确保mod_rewrite模块已启用。
尝试在内部循环中添加global oliver、quit()、exit()或break等语句，虽然可以强制退出程序或当前循环，但它们并未解决核心问题：即在连发过程中，如何实时监测外部按键输入以优雅地控制连发状态。
语法格式： class 基类 {     // 成员声明 }; class 派生类 : 访问控制 基类 {     // 新增成员 }; 访问控制可以是 public、protected 或 private，通常使用 public 继承。
SSE是HTML5的一部分，它允许服务器通过一个持久的HTTP连接向客户端推送数据。
条件编译应对平台差异：通过文件后缀区分平台，例如app_linux.go仅在Linux下编译。
例如：command -a -b -- file1 file2这里 -a 和 -b 是选项，而 file1 和 file2 是文件参数。
本文探讨了 python selenium `submit()` 方法在非调试模式下，对日期等输入字段失效的常见问题。
本文旨在解决 ruff linter 自动将 python 导入语句（特别是内置类型如 `pathlib.path`）移至 `if type_checking:` 块，从而导致 pydantic 模型出现 `forwardref` 配置错误的问题。
这是一种强烈的信号，表明析构函数不会抛出异常。
当数据以字典形式存在，并且需要根据它们之间的相似度得分来聚合条目时，传统的迭代方法可能会导致代码复杂且难以维护，尤其是在相似度计算结果中存在大量冗余信息时。
当向容器中添加临时对象或即将销毁的对象时，使用std::move配合push_back或emplace_back可以避免不必要的拷贝构造，转而执行更高效的移动构造。
可以先执行一次代码，让缓存预热，再进行计时。
结合 mysqli 预处理语句的动态参数绑定，我们可以高效地实现这一目标。
这其实不是Python语言本身的功能，而是通过文本编辑器或集成开发环境（IDE）完成的操作。
package main import ( "fmt" "math/rand" "time" ) // boring 函数模拟一个 goroutine 持续发送消息，并带有随机延迟 func boring(msg string) <-chan string { c := make(chan string) go func() { // 在函数内部启动一个 goroutine for i := 0; ; i++ { c <- fmt.Sprintf("%s %d", msg, i) time.Sleep(time.Duration(rand.Intn(1e3)) * time.Millisecond) // 引入 0-999ms 的随机延迟 } }() return c } // fanIn 函数将两个输入通道的数据汇聚到一个输出通道 func func fanIn(input1, input2 <-chan string) <-chan string { c := make(chan string) go func() { for { c <- <-input1 // 从 input1 读取并发送到 c } }() go func() { for { c <- <-input2 // 从 input2 读取并发送到 c } }() return c } func main() { c := fanIn(boring("Joe"), boring("Ann")) // 启动两个 boring goroutine 并扇入其输出 for i := 0; i < 10; i++ { // 初始的循环次数较少 fmt.Println(<-c) } fmt.Printf("You're both boring, I'm leaving...\n") }上述代码的 boring 函数创建了一个 goroutine，它会无限循环地发送带有序号的消息，并在每次发送后引入一个 0 到 999 毫秒的随机延迟。
流程： Web请求将任务数据写入队列 Worker进程监听队列并处理任务 任务结果可写入数据库或回调通知 优点：解耦、可扩展、支持失败重试和任务持久化。
7. 替代方案：使用AJAX加载详情 虽然上述方法适用于全页面刷新，但在某些场景下（如单页应用或希望无刷新加载内容），您可能希望使用AJAX来获取详情。
持续集成/持续部署 (CI/CD)： 强烈建议将 PHP CS Fixer 集成到您的 CI/CD 流程中。
基本上就这些。

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