Redis求和：不同结果的奥秘
Redis是一个流行的内存缓存数据库，广泛应用于各种互联网应用。其强大的数据结构和高效的性能是其受欢迎的原因之一。本文将讨论 Redis 的求和操作，以及在不同场景下可能产生的不同结果的原因。
Redis的求和操作是非常简单的，只需要使用命令“ZSUM”即可。这个命令用于计算集合中指定区间的元素之和。例如，要计算集合“scores”中排名在第1名到第10名之间的成绩之和，可以使用以下命令：
ZSUM scores 0 9
当然，除了ZSUM命令，也有其他可用的命令来执行不同类型的求和操作。让我们看看一些示例。
1. 普通的求和操作
我们首先来考虑一个最简单的场景：一个普通的集合，其中每个元素都是一个实数，没有重复元素。我们可以使用以下Python代码来生成一个这样的集合：
import redis
import random
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
FOR i in range(100):
r.zadd(‘scores’, {i: random.random()})
然后，我们使用 ZSUM 命令来计算该集合中元素之和：
redis-cli> ZSUM scores 0 -1
可以看到，该命令返回了一个相对准确的结果，近似于集合中所有元素的总和。2. 浮点误差的影响下面考虑一个稍微复杂一些的场景：集合中的元素包含浮点值。由于计算机在浮点数的表示和计算上存在舍入误差，因此可能导致计算结果与预期值并不相同。例如，在以下Python代码中，我们创建了一个包含10个浮点数的集合：```pythonimport redisr = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)r.zadd('scores', {'a': 0.1, 'b': 0.2, 'c': 0.3, 'd': 0.4, 'e': 0.5, 'f': 0.6, 'g': 0.7, 'h': 0.8, 'i': 0.9, 'j': 1.0})
然后，我们使用 ZSUM 命令来计算该集合中元素之和：
redis-cli> ZSUM scores 0 -1
实际计算结果为：
1.9999999999999998
可以看到，结果并不等于我们期望的2。这是因为浮点数舍入误差的影响。由于 Redis 中使用的是 IEEE 754 标准的双精度浮点数，因此会存在舍入误差问题。
3. 空集合的计算结果
我们来看一个特殊的场景：集合为空。在这种情况下， Redis 的计算结果与预期值不同。例如，以下Python代码中创建了一个空集合：
import redis
r = redis.Redis(host=’localhost’, port=6379, db=0)
r.zadd(‘scores’, {})
然后，我们使用 ZSUM 命令来计算该集合中元素之和：
redis-cli> ZSUM scores 0 -1
实际计算结果为：
可以看到，结果为 NaN（not a Number），也就是不是一个数字。这是因为在计算一个空集合时， Redis 无法进行有效的计算。结论综上所述，Redis的求和操作是非常简单的。但是在实际应用中，可能会遇到不同类型的集合和计算误差等因素，导致求和结果与预期值不同。因此，在使用 ZSUM 等求和命令时，需要认真考虑集合的特点和计算误差的可能性。如果数据量很大或者计算精度要求很高，可以考虑使用其他更强大的数值计算工具库，例如 NumPy 或者 Pandas。
香港服务器首选树叶云，2H2G首月10元开通。树叶云（shuyeidc.com）提供简单好用，价格厚道的香港/美国云
服务器
和独立服务器。IDC+ISP+ICP资质。ARIN和APNIC会员。成熟技术团队15年行业经验。
联机分析处理的功能有哪些
联机分析处理(OLAP)通过快速、一致、交互地访问各种可能的信息视图，帮助数据分析人员、管理人员、决策人员洞察数据的奥秘，掌握隐藏于其中的规律。 OLAP力图处理数据仓库中浩如烟海的数据，并将之转化为有用的信息，从而实现对数据的归纳、分析和处理，帮助企业完成决策。 OLAP支持最终用户进行动态多维分析，其中包括跨维、在不同层次之间跨成员的计算和建模;在时间序列上的趋势分析、预测分析:切片和切块，并在屏幕上显示，从宏观到微观，对数据进行深入分析;可查询到底层的细节数据;在观察区域中旋转，进行不同的维间的比较。
光缆熔接问题
楼上的，可以接的。 我就是专门做这个的，只是光缆熔接机全是进口货，中国生产不出来。 回楼主，如果接起后衰号比较大肯定会影响速度的。 你也只有叫网通公司用OTDR（光时域反射仪）给你测试。 一楼回答的一点都没用，不知道他在哪里找的资料复制过来的。
探索人类的秘密----为什么人类会有不同的肤色
人的肤色不同是由于黑色素的分泌量多寡和分布状态的不一致所形成的。 黑色素是一种不含铁质的褐色颗粒，多半与蛋白质结合，存在于皮肤表皮生发层的细胞内，或一部分存在于细胞间。 当黑色素的量较多，并以颗粒状集中分布于生发层时，皮肤的颜色为黑色。 如果黑色素的量多，且其分布延伸到颗粒层，则皮肤为深黑色。 相反，如果生发层所含的黑色素量少，并呈分散状态分布，则皮肤为浅颜色。 白种人皮肤的黑色素量最少，又是散状分布于生发层，所以肤色最浅，以至皮下微血管的颜色透出，而往往呈现“肉色”。 早期不同肤色的形成与环境影响有着密切的关系。 人类学家认为，人类是在非洲和亚洲南郊地区进化而来的。 这里阳光充沛、紫外线强烈，人的皮肤多为黑色，以抵挡强烈阳光的损害。 随着古人类的迁移，人的肤色就从深色变成浅色，或从浅色变成深色。 随着人类社会的发展，地理环境对人体的作用也就不断减弱。 不同人种的肤色，还与遗传有一定的关系。 比如，非洲人的皮肤呈黑色，这个特征可以保持在他们的后代中，虽然他们移居到美洲或欧洲，但黑色的皮肤仍然被遗传下来。 此外，血统的混合，也可以产生新的种族类型。 乌拉尔人就是黄种人与白种人混合而成的。 深肤色对人体有一定的保护作用，特别在热带地区，可使人们更好地忍受紫外线的强烈照射，保护深层的血管等组织免受伤害。
发表评论