对比产状相近但是类型不同的火成岩的结构构造和成分差异

产状相近但类型不同的火成岩，其结构构造和成分差异取决于其形成过程中所涉及的岩浆来源、深度、压力和温度等因素。

例如，玄武岩和花岗岩都是产状相近的火成岩，但它们的结构构造和成分存在显著差异。玄武岩是一种基性火成岩，主要由铁镁质矿物和硅酸盐矿物组成，常常呈现出斑状、块状、柱状等结构，其成分中含有较高比例的铁、镁、钙等元素。而花岗岩则是一种酸性火成岩，主要由石英、长石和云母等矿物组成，其结构构造呈现出粗粒、晶粒等不同形态，其成分中含有较高比例的铝、钾、钠等元素。

因此，产状相近但类型不同的火成岩在其结构构造和成分方面存在差异，这些差异可以通过岩石学和地球化学等方法进行分析和解释。

相关问题

用pyton循环结构判断相近两年毛利的比较

可以使用Python的循环结构来判断相邻两年的毛利进行比较。首先，你需要获取相邻两年的毛利数据。假设我们的数据以列表的形式存储，例如：

profits = [10000, 12000, 11000, 13000, 14000]

现在我们使用一个循环结构来比较相邻两年的毛利，可以使用range函数来迭代列表的索引：

for i in range(len(profits) - 1):
profit1 = profits[i]
profit2 = profits[i+1]

if profit2 > profit1:
print("第", i+2, "年的毛利比第", i+1, "年的毛利增加")
elif profit2 < profit1:
print("第", i+2, "年的毛利比第", i+1, "年的毛利减少")
else:
print("第", i+2, "年的毛利比第", i+1, "年的毛利保持不变")

以上代码中，我们使用一个for循环来遍历列表中的元素，通过profits[i]和profits[i+1]获取相邻两年的毛利数据。然后，我们使用条件判断来比较相邻两年的毛利情况，如果第二年的毛利大于第一年，表示增加；如果第二年的毛利小于第一年，表示减少；如果两年的毛利相等，表示保持不变。

通过以上代码，你可以输出每两年毛利的比较结果。

用数据结构的知识代码实现基于散列表的程序相近度检测系统

以下是一个基于散列表的程序相近度检测系统的Python示例代码：

class HashTable:
    def __init__(self):
        self.size = 1000
        self.table = [[] for _ in range(self.size)]

    def _hash(self, key):
        return hash(key) % self.size

    def insert(self, key, value):
        index = self._hash(key)
        for item in self.table[index]:
            if item[0] == key:
                item[1] = value
                return
        self.table[index].append([key, value])

    def search(self, key):
        index = self._hash(key)
        for item in self.table[index]:
            if item[0] == key:
                return item[1]
        return None

def jaccard_similarity(set1, set2):
    intersection = len(set1 & set2)
    union = len(set1 | set2)
    return intersection / union if union != 0 else 0

def get_word_set(text):
    words = text.split()
    return set(words)

class SimilarityDetector:
    def __init__(self):
        self.hash_table = HashTable()

    def add_text(self, text):
        word_set = get_word_set(text)
        for word in word_set:
            value = self.hash_table.search(word)
            if value is None:
                self.hash_table.insert(word, {text})
            else:
                value.add(text)

    def get_similarity(self, text1, text2):
        set1 = get_word_set(text1)
        set2 = get_word_set(text2)
        similarity_list = []
        for word in set1:
            value = self.hash_table.search(word)
            if value is not None:
                similarity_list.extend([jaccard_similarity(value, set2)])
        return sum(similarity_list) / len(similarity_list) if len(similarity_list) != 0 else 0

这个程序相近度检测系统使用了一个散列表来存储每个词语出现的文本集合。对于每个文本，可以通过`add_text`方法将其添加到散列表中。对于两个文本，可以通过`get_similarity`方法计算它们的相似度。

其中，`jaccard_similarity`函数用于计算两个集合的Jaccard相似度，`get_word_set`函数用于将文本转化为词语集合。