上面三个条件输出结果展示

好，下面是上面的代码在不同的条件下的输出结果展示```
x = 1 1 2 3 4
x = 2 1 2 4 4
x = 3 1 2 3 4

在第一个条件下，数组的值不变，输出的结果为`1  2  3  4`；在第二个条件下，去掉了第三个数，输出的结果为`1  2  4  4`；在第三个条件下，补回了第三个数，输出的结果为`1  2  3  4`。可以看到，根据不同的条件，数组的值发生了变化，但是整个计算过程都被清晰地展示出来了。

相关问题

可以举个稍微复杂点的例子并画图吗

当然可以！以下是一个稍微复杂一些的例子，并附上对应的树形结构图：

        Project([Name, Email])
               |
             Filter(Age > 18)
               |
          Join(Inner Join)
         /           \
Scan(Table1)    Scan(Table2)

在这个例子中，我们想要查询两个表中所有年龄大于18岁的用户的姓名和电子邮件地址。我们使用了一个内连接（Inner Join）来将两个表连接起来。上面的表达式展示了一个可能的查询计划，其中有四个节点，每个节点都表示一个操作。

第一个节点是“Scan(Table1)”和“Scan(Table2)”，它们分别表示从两个表中扫描数据，作为查询的起点。

第二个节点是“Join(Inner Join)”，它表示使用内连接将两个表连接起来。它的输入是两个表的扫描结果，输出是根据连接条件合并后的数据集合。

第三个节点是“Filter(Age > 18)”，它表示将连接后的数据集合中，只保留满足条件（Age > 18）的元素。

第四个节点是“Project([Name, Email])”，它表示从上一步过滤后的数据中，只选取姓名和电子邮件这两个属性，并输出最终结果。

这个逻辑查询计划表达式就是一个树形结构，每个节点都有一个操作符、一个或多个输入（即子节点）和一个输出。它可以被优化器分析和改进，以得到更高效的查询执行计划。

以下是对应的树形结构图：

                            Join
                            /   \
                          /       \
         Scan(Table1)  Scan(Table2)
               |             |
             Filter      Filter
               |             |
           Project     Project 
               |             |
            Output       Output

逻辑查询计划表达式，树形结构

逻辑查询计划表达式（Logical Query Plan Expression）是在数据库查询优化过程中使用的一种数据结构，用于表示查询的逻辑结构和执行计划。它通常是一个树形结构，其中每个节点表示一个操作或一个关系表达式，每个节点可以有多个子节点，表示它的输入。

下面是一个简单的逻辑查询计划表达式的例子：

          Project([Name, Age])
               |
             Filter(Age > 18)
               |
            Scan(Table)

在这个例子中，我们想要从一个表中查询所有年龄大于18岁的人的姓名和年龄。上面的表达式展示了一个可能的查询计划，其中有三个节点，每个节点都表示一个操作。

第一个节点是“Scan(Table)”，它表示从表中扫描数据，作为查询的起点。

第二个节点是“Filter(Age > 18)”，它表示将扫描到的数据集合中，只保留满足条件（Age > 18）的元素。

第三个节点是“Project([Name, Age])”，它表示从上一步过滤后的数据中，只选取姓名和年龄这两个属性，并输出最终结果。

这个逻辑查询计划表达式就是一个树形结构，每个节点都有一个操作符、一个或多个输入（即子节点）和一个输出。它可以被优化器分析和改进，以得到更高效的查询执行计划。