import heapq

def simulate_message_queue():
    # 读取输入
    message_line = input().strip().split()
    consumer_line = input().strip().split()
    
    # 解析发布者的消息
    messages = []
    for i in range(0, len(message_line), 2):
        time = int(message_line[i])
        content = int(message_line[i + 1])
        messages.append((time, content))
    
    # 解析消费者的订阅和取消订阅
    consumers = []
    for i in range(0, len(consumer_line), 2):
        subscribe_time = int(consumer_line[i])
        unsubscribe_time = int(consumer_line[i + 1])
        consumers.append((subscribe_time, unsubscribe_time, i // 2))  # 消费者编号为i//2
    
    # 收集所有事件
    events = []
    for time, content in messages:
        events.append((time, 'message', content))
    for sub_time, unsub_time, consumer_id in consumers:
        events.append((sub_time, 'subscribe', consumer_id))
        events.append((unsub_time, 'unsubscribe', consumer_id))
    
    # 按时间排序事件，同一时刻的事件按订阅、取消订阅、消息的顺序处理
    events.sort(key=lambda x: (x[0], 0 if x[1] == 'subscribe' else (1 if x[1] == 'unsubscribe' else 2)))
    
    # 当前订阅的消费者，使用最小堆模拟最大优先级队列（优先级是负数）
    active_consumers = []
    consumer_messages = [[] for _ in range(len(consumers))]
    
    for event in events:
        time, event_type, data = event
        if event_type == 'subscribe':
            consumer_id = data
            # 使用负数模拟最大堆，因为消费者按优先级升序排列
            heapq.heappush(active_consumers, (-consumer_id, consumer_id))
        elif event_type == 'unsubscribe':
            consumer_id = data
            # 需要从堆中移除该消费者，这里简化处理，假设取消订阅时消费者一定在堆顶
            if active_consumers and active_consumers[0][1] == consumer_id:
                heapq.heappop(active_consumers)
            else:
                # 如果消费者不在堆顶，需要遍历整个堆来移除
                temp = []
                found = False
                while active_consumers:
                    item = heapq.heappop(active_consumers)
                    if item[1] == consumer_id:
                        found = True
                        break
                    temp.append(item)
                if not found:
                    for item in temp:
                        heapq.heappush(active_consumers, item)
        elif event_type == 'message':
            if active_consumers:
                # 获取优先级最高的消费者
                _, consumer_id = active_consumers[0]
                consumer_messages[consumer_id].append(data)
    
    # 输出结果
    for messages in consumer_messages:
        if messages:
            print(' '.join(map(str, messages)))
        else:
            print(-1)

simulate_message_queue()

进程彼此之间互相隔离，要实现进程间通信（IPC），multiprocessing模块支持两种形式：队列和管道(不推荐使用)，这两种方式都是使用消息传递的

选自towardsdatascience

作者：Farhad Malik

机器之心编译

编辑：陈萍

Python中的队列源代码位于 lib/queue.py 「链接」中

前言

上篇文章介绍了 Python 中的多线程。今天来介绍下编程中常会用到的一个数据结构 - 队列。

不知道大家是否还记得什么是数据结构呢？在很早很早以前，Python小课堂的初期，讲了许多 Python 原生的数据结构。比如 list、tuple、dict 等。。。

既然叫数据结构，实际上就是为了给计算机存储数据用的一种结构体。不同的数据结构都有其不同的特点。那今天就来简单地聊聊队列！

大家好，我是Echa。

最近又有很多粉丝私信小编，建议小编多多分享一些优质的并且实用的开源项目，用于学习或者接私活赚外快的开源项目都可以。只要关于学习和赚钱方面，小编尽自己最大所能帮助到大家，麻烦给大家安排上。先回顾小编最近整理的优质开源项目：

一、Ant Design of React

二、建立webpack工程

webpack+react demo下载

项目的启动，参考

三、简单配置

1.工程下载下来之后，在src目录下新建目录“table”，新建app.js，内容如下。

import React from 'react';
import ReactDOM from 'react-dom';
import ExampleTable from './ExampleTable';
import 'antd/dist/antd.css';
ReactDOM.render
(
   <ExampleTable />,
   document.body
);

e公司讯，从中科院背景企业中科闻歌获悉，旗下雅意大模型自6月份发布以来，已在多家知名机构与企业部署。当前，雅意大模型支持MaaS服务、一体机、全栈式出售三种服务形式，面向行业用户，开启预售。其中，雅意大模型MaaS服务模式拥有多种参数规模，提供WEBChat和API两种服务方式，并根据tokens（模型所处理的文本词块数量）使用情况收费。而雅意大模型一体机服务模式，拥有复杂信息抽取、多模态内容生成、深度语义理解、领域知识问答四项核心技能。另外，“雅意”全栈式出售服务模式可助力客户即刻拥有大模型的开发能力。资料显示，中科闻歌是一家中科院自动化所孵化的人工智能公司。

网络上相应的教程基本都基于LLaMA-Factory进行，本文章主要顺着相应的教程一步步实现大模型的微调和训练。

训练环境： 可自行定义， mac、linux 或者window之类的均可以， 本文以mac操作系统为例子进行。

一、子账号系统简介

Sub-account（子账号）系统主要目的是为了方便卖家对多个店铺进行统一管理，并对各店铺的使用权限进行配置。

1，功能概述

支持建立主帐户和子帐户结构，卖家可以通过主账号/子账号登录Seller Centre和Webchat，同时管理跨国家的多个店铺。

支持Webchat和Seller Centre的权限管理，可以配置子帐户对Webchat和Seller Centre的访问权限。