一起来学《深入理解计算机系统》 第五章 combine函数总结

最新推荐文章于 2025-03-03 07:33:35 发布
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分类专栏： # C++与理论基础
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conbine1
在这里插入图片描述
每次循环调用函数求向量长度，做多次无用功
conbine2
在这里插入图片描述
优化：只求一次向量长度
效率提升。
conbine3
在这里插入图片描述
减小函数调用，直接通过地址计算得到下一个累乘值
效率略微下降，因为现代处理器能够预测索引是在界内的，高度可预测（不怎么懂，书上P379)
-O1
在这里插入图片描述
-O2
在这里插入图片描述
O2比O1少了个每次重新从寄存器里面读dest值的过程。
conbine4
在这里插入图片描述
减小不必要的内存引用,因为dest的位置可能在向量中，所以conbine3不能自动优化

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array_combine （函数）
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c语言combine函数,自定义组件（原创）——组合Ccombine
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SwiftUI 和 Combine 的学习：一
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hadoop中的combine函数使用
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combine函数
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04-11
### R语言中的 `combine` 函数 在R语言中，`dplyr` 包提供了多种强大的工具来处理数据帧。虽然 `dplyr` 中并没有直接命名为 `combine` 的函数，但它可能指的是其他类似的函数，比如 `bind_rows()` 和 `bind_cols()`，这些函数分别用于按行或列组合数据框[^1]。 以下是使用 `dplyr::bind_rows()` 和 `dplyr::bind_cols()` 进行数据拼接的示例： ```r library(dplyr) # 创建两个数据框 df1 <- data.frame(A = c(1, 2), B = c(3, 4)) df2 <- data.frame(A = c(5, 6), B = c(7, 8)) # 按行拼接 result_row <- bind_rows(df1, df2) print(result_row) # 按列拼接 result_col <- bind_cols(df1, df2) print(result_col) ``` 上述代码展示了如何利用 `dplyr` 提供的功能完成数据拼接的任务。 --- ### Python中的 `combine_first` 方法 在Python中，Pandas库提供了一个名为 `combine_first()` 的方法，它允许用户将一个DataFrame中的缺失值替换为另一个DataFrame中的对应值。这种方法特别适用于填补数据集中的空白区域[^2]。 下面是具体的代码实例： ```python import pandas as pd dt1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [None, 5, 6, None]}) dt2 = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30, 40], 'B': [50, 60, None, 80]}) combined_df = dt1.combine_first(dt2) print(combined_df) ``` 此段代码演示了当第一个 DataFrame 存在 NaN 值时，如何用第二个 DataFrame 的相应位置上的值替代它们[^2]。 --- ### PHP中的 `array_combine` 函数 PHP内置有专门用来创建键值关联数组的函数——`array_combine()`。该函数接受两组数组作为参数：一组充当新数组的键名，另一组则成为对应的值[^3]。 下面给出一段简单的例子说明其工作原理： ```php <?php $arr1 = array("101", "102", "103"); $arr2 = array("Alice", "Bob", "Charlie"); $result = array_combine($arr1, $arr2); print_r($result); ?> ``` 这段脚本会生成一个新的数组，其中 `$arr1` 成为了键而 `$arr2` 则成为了相应的值[^3]。 --- 问题
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