// 自有代码库示例：实现一个简单的哈希表

struct Node {
    int key;
    std::string value;
    Node* next;
};

class HashTable {
    const int numSlots;
    Node* slots[];
public:
    HashTable(int size) : numSlots(size) { slots = new Node*[numSlots]; }
    void insert(int key, std::string value) {
        int index = key % numSlots;
        Node* newNode = new Node{key, value, slots[index]};
        slots[index] = newNode;
    }
    std::string get(int key) {
        int index = key % numSlots;
        Node* curr = slots[index];
        while (curr) {
            if (curr->key == key) return curr->value;
            curr = curr->next;
        }
        return "";
    }
};

// 图书馆示例：使用 Boost.Chrono 测量运行时间

#include <boost/chrono.hpp>
int main() {
    boost::chrono::steady_clock::time_point start = boost::chrono::steady_clock::now();
    // 测量代码的运行时间
    boost::chrono::steady_clock::time_point end = boost::chrono::steady_clock::now();
    auto elapsed = end - start;
    std::cout << "运行时间： " << elapsed.count() << " 纳秒" << std::endl;
    return 0;
}

// 脚本语言示例：使用 Python 进行数据预处理

#include <Python.h>
int main() {
    // 初始化 Python
    Py_Initialize();
    // 加载 NumPy 库
    PyObject* pNumPy = PyImport_ImportModule("numpy");
    // 创建一个数组
    PyObject* pArray = PyArray_ZEROS(2, 3, NPY_FLOAT);
    // 访问数组元素
    float value = PyArray_GETFLOAT(pArray, 0);
    // 清理 Python
    Py_Finalize();
    return 0;
}