1.bitcoin源码解析 - 交易 Transcation (一)
2.集合竞价通达信指标源码分享
3.求一份c#商品模拟找零系统源码，总金老师的额源要求是，输入商品总金额（例如1546），总金输入所给金额（例如2
4.python DataFrame列运算

bitcoin源码解析 - 交易 Transcation (一)

       在比特币的额源核心机制中，交易起着至关重要的总金作用，它是额源ftp客户端源码比特币存在的载体，其复杂性体现了中本聪的总金精妙设计。我们将逐步解析比特币源码中的额源交易结构。首先，总金交易在比特币的额源分布式系统中被表示为CTransaction类，它是总金“交易”(Tx)的中心，尽管看似简单，额源但其内部的总金vin和vout成员变量定义了交易的流入和流出，而非传统的额源账户转账记录。

       每个Tx的总金vin和vout都是向量，允许一个交易有多条流入和流出路径。比特币的规则要求每个交易的流出必须等于所有流入的总和，包括交易费用，确保了交易的平衡性。例如，当A转账给B，git fetch源码若A的流出不足以满足转账，剩余的比特币会自动锁定，形成一个新的流出，确保交易的完整性。

       交易的流入和流出通过CTxIn和CTxOut类进一步具体化，CTxIn引用了上一个交易的输出点(COutPoint)，代表了交易的来源，而nSequence则在后续版本中增加了更多功能。CTxOut则记录了流出的金额和附带的条件，通过scriptSig和scriptPubkey控制钱的商城秒杀源码流出权限，这是比特币智能合约的基础。

       交易的流转被比作水流的分叉，每个交易就像一个中转节点，其vin和vout定义了货币流的方向。scriptSig和scriptPubkey就像锁和钥匙，通过脚本(CScript)实现控制，确保了交易的合法性和安全性。COutPoint和CInPoint则扮演了键值对应的角色，用于追踪交易的来源和去向。

       最后，sift源码 matlabCTxIndex和CDiskTxPos负责本地存储和索引交易，确保了交易状态的跟踪，而CMerkleTx和CWalletTx是交易在区块和钱包中的特定版本。理解这些类和它们的属性是理解比特币交易机制的关键，后续文章将深入探讨交易的具体运作原理和源码实现。

集合竞价通达信指标源码分享

       短线游资密切关注的集合竞价数据，是主力试盘、测压与承接的重要指标。通过分析活跃度及抢筹情况，投资者可制定相应的java stream源码操盘策略。然而，仅凭匹配的买卖情况与竞价结束的抢筹情况判断股价涨跌并不准确，因为主力可能会利用这一信息诱导散户。

       今日竞价额指标能够回顾过去每日的竞价情况，为分析标的行情提供参考。指标显示，9:开始的竞价额，若上涨则为红色，下跌则为绿色。

       以下为今日竞价额指标源码，包含今日与昨日的竞价额比较、五日均线、量比、今竞额占总金额、竞价量、竞量昨量比%、竞价涨幅、今二板需竞额、竞价换手%等分析参数。

       指标细节包括但不限于：集合竞价单位万元、今日竞价额计算、昨日竞价额引用、竞价额五日均线、竞价额量比、今竞额占总金额、竞价量、竞量昨量比%、竞价涨幅、今二板需竞额、竞价换手%等。

       指标中还包含了一些图形化展示，如当开盘价大于前收盘价时，今日竞价额绘制为红色，反之为绿色。同时，指标显示竞价量与昨日量的比值以及竞价额占总金额的百分比。

       最后，需要提醒的是，使用电脑版指标需下载财务数据。

       （完 结）

       注：电脑版使用其指标需下载财务数据。

求一份c#商品模拟找零系统源码，老师的要求是，输入商品总金额（例如），输入所给金额（例如2

       代码 

       class Program

           {

               //人民币面额

               private static decimal[] moneyArr = new decimal[] {  M, M, M, M, 5M, 2M, 1M, 0.5M, 0.2M, 0.1M, 0.M, 0.M, 0.M };

               //存各种面额的人民币发放份数

               private static int[] moneyCountList = null;

               static void Main(string[] args)

               {

                   decimal currentMoney = .M;

                   int[] moneyCount = Calculate(currentMoney);

                   Console.WriteLine("当前需找零金额：{ 0}￥", currentMoney);

                   for (int i = 0; i < moneyCount.Length; i++)

                       Console.WriteLine("面额{ 0}￥ 共 { 1} 张", moneyArr[i], moneyCount[i]);

                   Console.ReadLine();

               }

               /// <summary>

               /// 计算发放金额数

               /// </summary>

               /// <param name="money"></param>

               /// <returns></returns>

               static int[] Calculate(decimal money)

               {

                   moneyCountList = new int[] {  0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 };

                   int tmpMoney = NumHelper(money);

                   while (tmpMoney > 0)

                   {

                       for (int i = 0; i < moneyArr.Length; i++)

                       {

                           if (tmpMoney >= NumHelper(moneyArr[i]))

                           {

                               int result = tmpMoney / NumHelper(moneyArr[i]); //直接除，比一条一条减算的快

                               moneyCountList[i] = result;//对应的发送份数

                               tmpMoney = tmpMoney % NumHelper(moneyArr[i]); //余数

                               break;

                           }

                       }

                   }

                   return moneyCountList;

               }

               /// <summary>

               /// 将金钱转换成整数处理

               /// </summary>

               /// <param name="money"></param>

               /// <returns></returns>

               static int NumHelper(decimal money)

               {

                   return Convert.ToInt(money * );

               }

           }

python DataFrame列运算

       #新建一个dataFrame,df

       d={

       '消费总金额':[,,],

       '消费次数':[1,2,2],

       }

       df=pd.DataFrame(d)

       #新增一列‘平均值’表示两者相除

       df['平均值'] =df.apply(lambda x: x[0] / x[1], axis=1)

       df