不重不漏

在需要快速生成大量不重复ID的大数据场景下，SnowflakeIDWorker算法可以一秒生成5000个ID。该算法的核心是利用时间戳（long timestamp = timeGen();）以及上一个时间戳加位移来确保ID的唯一性。

在编程中，生成不重复的N个随机数是常见的需求，下面是一个简短的实现方法。 使用随机函数生成数字。 使用数组存储已生成的数字，以避免重复。 利用GOTO语句实现跳转，确保循环直到生成指定数量的随机数为止。 以下是实现的示例代码： #include #include #include #define N 10 // 要生成的随机数个数 int main() { int arr[N], i, j, num; srand(time(0)); // 初始化随机数种子 for (i = 0; i < N xss=removed xss=removed xss=removed xss=removed xss=removed>

在MATLAB开发中，编写代码以确保创建的集合元素不重叠，这样任意两个集合中的任意两个元素的总和都不会落在集合中已有的元素或其和之上。

主要特点：1.) 最小的干扰，仅仅有效；2.) 专业图表设计；3.) 适用于所有2D图形对象，如线条、文本、补丁和图像等；4.) 遵循'XTickMode'以自动或手动定位刻度线；5.) 遵循'层'属性；6.) 适用于符号学图和任一轴的反转；7.) 分割轴后可以调整大小；8.) 轴限制的分割后调整；限制：1.) 不支持semilogx或log图；2.) 在显示非常大的数据集时可能会创建额外的数据副本；3.) 轴内的文本必须将'剪切'设置为'关闭'或在分割轴后添加，否则可能会渲染两次。详细信息请参见TextExample.m。