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张三：嘿，李四，我最近在研究如何将科学计算融入到我们现有的系统中，听说统一消息系统在这方面很有帮助。
李四：没错，统一消息系统可以让我们更方便地处理复杂的计算任务。比如我们可以使用它来协调不同服务之间的数据交换。
张三：那你能给我举个例子吗？比如说我们想实现一个排名算法。
李四：当然可以。我们可以先定义一个消息结构，用来传递我们需要的数据。
struct RankingData {
int userId;
float score;
}
]]>
张三：明白了，然后我们怎么把这些数据传递给不同的服务呢？
李四：我们可以使用一个消息队列系统，比如RabbitMQ，来发送和接收这些消息。这样每个服务都可以独立处理数据。
// 发送消息到队列
def send_ranking_data(data: RankingData) -> None:
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='ranking_queue')
channel.basic_publish(exchange='', routing_key='ranking_queue', body=str(data))
connection.close()
# 接收消息并处理
def process_ranking_data() -> None:
connection = pika.BlockingConnection(pika.ConnectionParameters('localhost'))
channel = connection.channel()
channel.queue_declare(queue='ranking_queue')
def callback(ch, method, properties, body):
data = eval(body)
rank_user(data['userId'], data['score'])
channel.basic_consume(callback, queue='ranking_queue', no_ack=True)
channel.start_consuming()
]]>
张三：听起来很不错！那么具体怎么实现排名算法呢？
李四：我们可以使用一个简单的排序算法，比如快速排序，来对用户进行排名。
def quick_sort(users):
if len(users) <= 1:
return users
pivot = users[len(users) // 2]['score']
left = [x for x in users if x['score'] > pivot]
middle = [x for x in users if x['score'] == pivot]
right = [x for x in users if x['score'] < pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
def rank_user(user_id, score):
# 假设这里有一个全局的用户列表
global user_list
user_list.append({'userId': user_id, 'score': score})
sorted_users = quick_sort(user_list)
# 这里可以进一步处理排序后的用户列表，例如更新数据库
]]>
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