在Vue 3中，可以使用笛卡尔积算法生成SKU表格。以下是一个简单的示例，展示如何使用Vue 3和Composition API来实现这一功能：

<template>
  <div>
    <table>
      <thead>
        <tr>
          <th v-for="attr in attributes" :key="attr">{{ attr.name }}</th>
          <th>Price</th>
        </tr>
      </thead>
      <tbody>
        <tr v-for="combination in combinations" :key="combination.id">
          <td v-for="value in combination" :key="value">{{ value }}</td>
          <td>{{ getPrice(combination) }}</td>
        </tr>
      </tbody>
    </table>
  </div>
</template>
 
<script>
import { reactive, computed } from 'vue';
 
export default {
  setup() {
    const attributes = reactive([
      {
        name: 'Color',
        values: ['Red', 'Green', 'Blue']
      },
      {
        name: 'Size',
        values: ['Small', 'Medium', 'Large']
      }
    ]);
 
    const combinations = computed(() => {
      return attributes.reduce((result, attribute) => {
        if (result.length === 0) {
          return attribute.values.map(value => [value]);
        } else {
          const newResult = [];
          result.forEach(combination => {
            attribute.values.forEach(value => {
              newResult.push([...combination, value]);
            });
          });
          return newResult;
        }
      }, []);
    });
 
    const getPrice = (combination) => {
      // 根据combination的值返回对应的价格
      // 示例中仅返回一个固定值，实际应用中需要根据combination查找对应的价格
      return '$100';
    };
 
    return { attributes, combinations, getPrice };
  }
};
</script>

在这个例子中，我们定义了attributes数组来表示不同的属性和它们的可能值。然后，我们使用计算属性combinations来生成属性的所有可能组合。最后，我们遍历combinations来为每个组合创建一行，并显示对应的属性值和价格。getPrice函数是一个示例函数，用于根据组合获取价格，实际应用中需要根据业务逻辑来实现。

Caffeine是一个高性能的Java缓存库，它是Guava Cache的一个替代品。Caffeine提供了一系列的缓存操作，例如基于大小、时间、引用、写缓冲等策略进行缓存的移除和清理。

以下是使用Caffeine创建缓存的一个简单示例：

import com.github.benmanes.caffeine.cache.Cache;
import com.github.benmanes.caffeine.cache.Caffeine;
 
public class CaffeineCacheExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建一个缓存，最大容量100，过期时间5分钟
        Cache<String, String> cache = Caffeine.newBuilder()
                .maximumSize(100)
                .expireAfterWrite(5, TimeUnit.MINUTES)
                .build();
 
        // 存入数据
        cache.put("key1", "value1");
 
        // 获取数据
        String value = cache.getIfPresent("key1");
        System.out.println(value); // 输出value1
 
        // 移除数据
        cache.invalidate("key1");
 
        // 关闭缓存
        cache.cleanUp();
    }
}

在这个例子中，我们创建了一个最大容量为100，并且5分钟没有被写入就会过期的缓存。然后我们展示了如何存入、获取、移除缓存数据，以及如何清理缓存。这些操作是Caffeine提供的核心功能，能够满足大多数基本的缓存需求。

一般来说，Redis 的一致性哈希算法主要用于解决分布式缓存系统中数据分布的问题。在 Redis Cluster 中，节点的增加或减少不会造成大量的数据迁移。

一致性哈希算法的基本思路是将数据的键通过哈希函数映射到一个固定范围的哈希环上，然后根据节点的位置在环上分配数据。当节点的数量变化时，只会影响环上相邻的节点，这就减少了数据迁移的量。

在 Redis Cluster 中，每个节点都有一个 16384 长度的虚拟槽（slot）数组，用于表示它负责哪些哈希槽。当需要存储一个键值对时，Redis 会先计算键的哈希值，然后通过哈希值找到对应的槽，并将数据存储在这个槽对应的节点上。

以下是一个简单的 Python 示例，演示如何使用一致性哈希算法和哈希槽来分配数据：

from hashlib import md5
 
class RedisNode:
    def __init__(self, name, node_id):
        self.name = name
        self.node_id = node_id
 
class RedisCluster:
    def __init__(self):
        self.nodes = {}
        self.slots = [None] * 16384  # 假设每个节点都有16384个槽
 
    def add_node(self, node):
        self.nodes[node.node_id] = node
 
    def compute_slot(self, key):
        """计算键的哈希槽"""
        hash_value = int(md5(key.encode('utf-8')).hexdigest(), 16)
        return hash_value % 16384
 
    def assign_key_to_node(self, key):
        """将键分配到正确的节点"""
        slot = self.compute_slot(key)
        node_id = self.slots[slot]
        return self.nodes[node_id] if node_id else None
 
# 示例使用
cluster = RedisCluster()
node1 = RedisNode('node1', 'node-1234')
node2 = RedisNode('node2', 'node-5678')
cluster.add_node(node1)
cluster.add_node(node2)
 
# 假设我们有一个键 'hello'
node = cluster.assign_key_to_node('hello')
print(f"Key 'hello' will be stored on node: {node.name}")

在这个例子中，我们定义了一个 RedisCluster 类来表示 Redis 集群，它有一个节点字典和一个槽列表。我们定义了一个 RedisNode 类来表示单个节点。我们使用 compute\_slot 方法来计算键的哈希槽，并使用 assign\_key\_to\_node 方法来确定键应该存储在哪个节点上。

这个简单的例子展示了如何使用一致性哈希算法和哈希槽来在 Redis 集群中分配数据。在实际的 Redis Cluster 实现中，节点的增加和删除会涉及到槽的重新分配，这部分通常是自动完成的，但理解了基本原理后，你会更容易理解这一过程。

以下是Java中经典排序算法的实现代码：

插入排序：

public void insertionSort(int[] arr) {
    int i, j, key;
    for (i = 1; i < arr.length; i++) {
        key = arr[i];
        j = i - 1;
 
        // Move elements of arr[0..i-1], that are greater than key,
        // to one position ahead of their current position
        while (j >= 0 && arr[j] > key) {
            arr[j + 1] = arr[j];
            j = j - 1;
        }
        arr[j + 1] = key;
    }
}

希尔排序：

public void shellSort(int[] arr) {
    int i, j, inc;
    for (inc = arr.length / 2; inc > 0; inc /= 2) {
        for (i = inc; i < arr.length; i++) {
            int key = arr[i];
            j = i;
            while (j >= inc && arr[j - inc] > key) {
                arr[j] = arr[j - inc];
                j -= inc;
            }
            arr[j] = key;
        }
    }
}

选择排序：

public void selectionSort(int[] arr) {
    int i, j, min_idx;
    for (i = 0; i < arr.length - 1; i++) {
        min_idx = i;
        for (j = i + 1; j < arr.length; j++) {
            if (arr[j] < arr[min_idx]) {
                min_idx = j;
            }
        }
        int temp = arr[min_idx];
        arr[min_idx] = arr[i];
        arr[i] = temp;
    }
}

堆排序：

public void heapSort(int[] arr) {
    for (int i = arr.length / 2 - 1; i >= 0; i--) {
        heapify(arr, arr.length, i);
    }
 
    for (int i = arr.length - 1; i > 0; i--) {
        // Move current root to end
        int temp = arr[0];
        arr[0] = arr[i];
        arr[i] = temp;
 
        // heapify root element
        heapify(arr, i, 0);
    }
}
 
private void heapify(int[] arr, int n, int i) {
    int largest = i;
    int l = 2 * i + 1; // left = 2*i + 1
    int r = 2 * i + 2; // right = 2*i + 2
 
    // If left child is larger than root
    if (l < n && arr[l] > arr[largest]) {
        largest = l;
    }
 
    // If right child is larger than largest so far
    if (r < n && arr[r] > arr[largest]) {
        largest = r;
    }
 
    // If largest is not root
    if (largest != i) {
        int swap = arr[i];
        arr[i] = arr[largest];
        arr[largest] = swap;
 
        // Recursively heapify the affected sub-tree
        heapify(arr, n, largest);
    }
}

冒泡排序：

public void bubbleSort(int[] arr) {
    int i, j;
    boolean swapped;
    int n = arr.length;
    for (i = 0; i < n - 1; i

在计算机科学中，滑动窗口是一种数据处理算法，常用于字符串和数组的问题中。它通过移动窗口内的“指针”来对数组或字符串的一部分进行操作，从而有效地处理大型数据集合。

以下是一个使用滑动窗口算法的Java代码示例，它找出字符串中最长的不含重复字符的子字符串的长度。

public class SlidingWindow {
    public static int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        if (s.isEmpty()) {
            return 0;
        }
 
        int n = s.length();
        Set<Character> set = new HashSet<>();
        int left = 0, right = 0;
        int maxLength = 0;
 
        while (right < n) {
            if (!set.contains(s.charAt(right))) {
                set.add(s.charAt(right));
                right++;
                maxLength = Math.max(maxLength, right - left);
            } else {
                set.remove(s.charAt(left));
                left++;
            }
        }
 
        return maxLength;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        String s = "abcabcbb";
        System.out.println("The length of the longest substring without repeating characters is: " + lengthOfLongestSubstring(s));
    }
}

在这个例子中，我们使用一个哈希集合来跟踪我们已经看到的字符。左指针表示我们的滑动窗口的开始，右指针表示我们的滑动窗口的结束。我们的目标是不断地扩大窗口直到我们得到最长的不含有重复字符的字符串。如果我们遇到了一个重复的字符，我们就移除左指针所指向的字符，并继续滑动窗口。这个过程一直进行直到左指针无法再滑动。我们更新最大长度并重复这个过程直到我们遍历完整个字符串。

双指针算法，通常用于在数组或链表等数据结构中快速找到特定的解决方案。双指针算法的核心是使用两个指针在数组或链表中遍历数据结构，以解决问题，如求两数之和、找环开始节点、求链表的中点等。

以下是一些常见的双指针算法的例子：

1. 求两数之和：给定一个整数数组 nums 和一个目标值 target，请你在数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。

public int[] twoSum(int[] nums, int target) {
    Map<Integer, Integer> map = new HashMap<>();
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        int complement = target - nums[i];
        if (map.containsKey(complement)) {
            return new int[] { map.get(complement), i };
        }
        map.put(nums[i], i);
    }
    return new int[0];  // 无解的情况
}

2. 移除元素：给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。不要 使用额外的数组空间，你 必须 仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。

public int removeElement(int[] nums, int val) {
    int i = 0;
    for (int j = 0; j < nums.length; j++) {
        if (nums[j] != val) {
            nums[i] = nums[j];
            i++;
        }
    }
    return i;
}

3. 快乐数：编写一个函数来检测一个数是否是快乐数。

public boolean isHappy(int n) {
    int slow = n;
    int fast = getNextNumber(n);
 
    while (slow != fast && fast != 1) {
        slow = getNextNumber(slow);
        fast = getNextNumber(getNextNumber(fast));
    }
 
    return fast == 1;
}
 
public int getNextNumber(int n) {
    int sum = 0;
    while (n > 0) {
        int digit = n % 10;
        sum += digit * digit;
        n /= 10;
    }
    return sum;
}

以上例子展示了双指针算法在求解特定问题中的应用，具有很好的教育意义和实用价值。

hashlib 是Python 3的内置加密散列库，它提供了多种安全的散列函数，包括SHA1，SHA224，SHA256，SHA384，SHA512，和RIPEMD160等。

以下是一些使用hashlib的常见方法：

1. 使用SHA-256算法生成哈希值：

import hashlib
 
def sha256_hash(s):
    return hashlib.sha256(s.encode('utf-8')).hexdigest()
 
print(sha256_hash('python'))

2. 使用MD5算法生成哈希值：

import hashlib
 
def md5_hash(s):
    return hashlib.md5(s.encode('utf-8')).hexdigest()
 
print(md5_hash('python'))

3. 使用SHA-1算法生成哈希值：

import hashlib
 
def sha1_hash(s):
    return hashlib.sha1(s.encode('utf-8')).hexdigest()
 
print(sha1_hash('python'))

4. 使用SHA-512算法生成哈希值：

import hashlib
 
def sha512_hash(s):
    return hashlib.sha512(s.encode('utf-8')).hexdigest()
 
print(sha512_hash('python'))

5. 使用RIPEMD160算法生成哈希值：

import hashlib
 
def ripemd160_hash(s):
    return hashlib.new('ripemd160', s.encode('utf-8')).hexdigest()
 
print(ripemd160_hash('python'))

注意：在使用这些哈希函数时，请务必选择最适合您需求的哈希算法。不同的哈希算法有不同的安全性和性能特性，SHA-256 和 SHA-512 是目前最广泛使用的哈希算法。同时，请不要为了存储密码而选择不安全的散列算法，比如 MD5 和 SHA-1。

漏桶算法是网络流量控制中的一个常用方法，它有一个固定容量的桶，以固定的速率进行填充，并允许请求以任意速率被处理。如果桶满了，则额外的请求会被丢弃。

以下是使用Go语言实现漏桶算法的一个简单例子：

package main
 
import (
    "fmt"
    "time"
)
 
// LeakyBucket 是漏桶算法的一个简单实现
type LeakyBucket struct {
    capacity int64 // 桶的容量
    rate     int64 // 漏桶漏水的速率
    tokens   int64 // 当前桶中的令牌数
    lastTime time.Time // 记录上次请求的时间
}
 
// NewLeakyBucket 创建一个新的漏桶
func NewLeakyBucket(capacity, rate int64) *LeakyBucket {
    return &LeakyBucket{
        capacity: capacity,
        rate:     rate,
        tokens:   capacity,
        lastTime: time.Now(),
    }
}
 
// Grant 请求一个令牌，如果可用则获取令牌并返回true，否则返回false
func (b *LeakyBucket) Grant() bool {
    b.removeTokens()
    if b.tokens > 0 {
        b.tokens--
        return true
    }
    return false
}
 
// removeTokens 从漏桶中移除令牌，使得桶满足漏水的速率
func (b *LeakyBucket) removeTokens() {
    now := time.Now()
    elapsed := now.Sub(b.lastTime).Seconds()
    b.lastTime = now
    b.tokens = min(b.capacity, b.tokens+int64(elapsed*b.rate))
}
 
func min(a, b int64) int64 {
    if a < b {
        return a
    }
    return b
}
 
func main() {
    // 创建一个容量为10，漏水速率为1每秒的漏桶
    bucket := NewLeakyBucket(10, 1)
 
    // 尝试获取令牌
    for i := 0; i < 20; i++ {
        if bucket.Grant() {
            fmt.Println("Request allowed")
        } else {
            fmt.Println("Request denied")
        }
        time.Sleep(500 * time.Millisecond) // 模拟请求处理时间
    }
}

这个例子中，漏桶的容量为10，漏水速率为每秒1个令牌。Grant 方法用于尝试获取一个令牌，如果获取成功则返回 true，否则返回 false。removeTokens 方法用于模拟时间的流逝，更新当前令牌数。主函数中，我们连续发送20个请求，观察是否被允许处理。

import heapq
 
# 定义一个堆排序函数
def heap_sort(arr):
    heapq.heapify(arr)  # 将列表转换为最小堆
    sorted_arr = []
    while arr:
        sorted_arr.append(heapq.heappop(arr))  # 弹出堆顶元素并添加到排序列表中
    return sorted_arr
 
# 示例使用
unsorted_arr = [10, 5, 3, 1, 4, 2, 6, 8, 7, 9]
sorted_arr = heap_sort(unsorted_arr)
print("排序后的数组:", sorted_arr)

这段代码定义了一个名为heap_sort的函数，它接受一个列表作为参数，并返回该列表排序后的结果。它使用了heapq模块中的heapify和heappop函数来实现堆排序算法。代码首先调用heapify将列表转换为最小堆，然后通过循环弹出堆顶元素并收集这些元素来构建排序后的数组。

在Element UI的Table组件中，可以通过设置type="radio"在每行中添加单选按钮。同时，你可以监听@change事件来获取被选中行的数据。

以下是一个简单的例子：

<template>
  <el-table
    :data="tableData"
    highlight-current-row
    @row-click="handleRowClick"
    style="width: 100%">
    <el-table-column
      type="radio"
      width="55">
      <template slot-scope="scope">
        <el-radio :label="scope.row.id" v-model="selectedId" @change="handleRadioChange"></el-radio>
      </template>
    </el-table-column>
    <el-table-column
      prop="date"
      label="日期"
      width="180">
    </el-table-column>
    <el-table-column
      prop="name"
      label="姓名"
      width="180">
    </el-table-column>
    <!-- 其他列 -->
  </el-table>
</template>
 
<script>
export default {
  data() {
    return {
      tableData: [{ id: 1, date: '2016-05-02', name: '王小虎', ... }, ...],
      selectedId: null
    }
  },
  methods: {
    handleRowClick(row, column, event) {
      this.selectedId = row.id;
    },
    handleRadioChange(value) {
      console.log('Selected row ID:', this.selectedId);
    }
  }
}
</script>

在这个例子中，tableData是表格的数据源，selectedId是当前选中行的ID。通过handleRowClick方法和highlight-current-row属性，你可以在点击行时自动选择该行。在handleRadioChange方法中，你可以获取到当前选中的行的ID。