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    GO 比较两个对象是否相同

    是不是都相等,且根据不同的数据结构,都要去实现一遍,没有必要自己造轮子 我们知道,对于布尔类型,整形的,浮点类型,复数,指针,字符串类型的值可以直接使用 == 来进行比较,确认双方是否相等 甚至对于...channel 类型,也是可以使用 == 来进行比较是否相等的 那么对于 golang 中的 切片 slice,数组 array,map,interface{},struct 结构体我们如何去进行比较呢...实际上 golang 去比较两个对象是否相同,也是通过去比较数据的类型,数据的值,数据的长度等等维度来进行确认的 C++ 是需要我们自己编码实现,PHP 是直接提供 === ,Golang 是给我们在反射包中提供一个...= vv { return false } } return true } 当然也没有啥问题,但是如果这个时候需要我们比较两个切片是否相等,两个结构体是否相等...,那么是相等的 Map 都为空的时候是可以是相等的 都不为空的时候,会去比较他们的长度,他们是否有相同的 key 且对应相同的 value ,若都相同,则相等 指针 pointer 可以直接使用 ==

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    ‘underscore系列之比较两个元素是否“相同“‘

    比较两个元素是否相同 前言 之前就说过要读一下关于underscore.js的源码, 我就想先从某个函数开始读, 正好在github文章中(这里的文章我会在最后放上地址)提到了underscore中关于如何比较两个元素的是否相同...那么对于如何判断两个元素是否是相同呢?那么在什么程度上才算是相同, 举个例子: 1与1是相等的(当然他们前提是类型是一样的)那么1和 new Number(1)也应该相等。...首先明确两个概念: 其一是a, b都是基本类型, 那么两个基本类型的值相同。其二是两个是引用类型, 那么引用类型相同。如果a === b为true, 我们是否可以说a和b是相等的。...还是老样子判断是否是['object Array']; ---- 未完待续

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    【数据结构与算法 经典例题】判断两棵二叉树是否相同

    一、问题描述 给你两棵二叉树的根节点 p 和 q ,编写一个函数来检验这两棵树是否相同。 如果两个树在结构上相同,并且节点具有相同的值,则认为它们是相同的。 原题出自 100....如果一棵树根结点为空,另一棵树根结点不为空,说明两棵树结构是不同的 如果上述条件没有执行,再来判断节点的值:但这里要注意,判断两棵树节点的值相同返回true不可行,因为即使根结点值相同,还需要对子树继续进行判断...;所以这里改成判断两棵根结点的值不相同就返回false 如果上述条件都没有执行,说明根结点既不为空,结构和值也相同,对子树继续判断——分别将两棵树的左右指针指向的节点作为参数进行递归调用,如果两个函数都返回...return true; if (p == NULL || q == NULL)//判断当前节点的结构是否相同 return false; if (p-...= q->val)//判断当前节点的值是否相同 return false; return isSameTree(p->left, q->left) && isSameTree(p

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    .NET 下最快比较两个文件内容是否相同

    最近项目有个需求,需要比较两个任意大小文件的内容是否相同,要求如下: 项目是.NET Core,所以使用C#进行编写比较方法 文件大小任意,所以不能将文件内容全部读入到内存中进行比较(更专业点说,...下面我们开始尝试各个比较方法,选出最优的解决方案: 比较两个文件是否完全相同,首先想到的是用哈希算法(如MD5,SHA)算出两个文件的哈希值,然后进行比较....其实我们仔细想一下,答案应该是否定的. 因为任何哈希算法本质上都是对字节进行一定的计算,而计算过程是要消耗时间的....但是这样又带来一个新问题,就是如何快速比较两个字节数组是否相同?...关于Span结构类型,各位读者如有兴趣,可浏览该文章,该文有非常详细的介绍.

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    普林斯顿结构与哈佛结构的相同之处_哈佛结构的特点

    冯.诺依曼结构,又称为普林斯顿结构。是一种经典的体系结构,有CPU,总线,外部存储器组成。...这种体系结构采用程序代码存储器与数据存储器合并在同一存储器里,但程序代码存储器地址与数据存储器地址分别指向不同的物理地址。程序指令宽度与数据宽度一样。数据总线和地址总线共用。...后来,哈佛大学提出一种的新的结构,这种结构采用数据存储器与程序代码存储器分开,各自有自己的数据总线与地址总线。但这是需要CPU提供大量的数据线,因而很少使用哈佛结构作为CPU外部构架来使用。...但是对于CPU内部,通过使用不同的数据和指令cache,可以有效的提高指令执行的效率,因而目前大部分计算机体系都是CPU内部的哈弗结构+CPU外部的风诺伊曼的结构。

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