char *p[11];与char *collar[5]={"red", "blue", "yellow", "green", "black"};哪里不一样，那个对了

这两个语句都定义了指向字符的指针数组，但是它们的含义不同。

因此，如果您想要一个指针数组，其中包含11个指向字符的指针，则应使用第一个语句。如果您想要一个指针数组，其中包含5个指向字符的指针，并且这些指针已经初始化为指向5个字符串常量中的每一个，则应使用第二个语句。

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用python 写一个通过泛化树只能k匿名处理adult数据集的程序

好的，我可以为您提供一个通过泛化树只能 k-匿名处理 adult 数据集的 Python 程序。但是，在写代码之前，让我们先了解一下泛化树和 k-匿名的概念。

泛化树是一种处理数据匿名化的方法，它通过将数据的特征进行泛化，从而实现数据的匿名化。而 k-匿名是一种保护个人隐私的方法，它通过将数据集中的每个记录与至少 k 个其他记录具有相同的属性值来实现匿名化。

下面是一个处理 adult 数据集的代码示例：

import pandas as pd

# 读取 adult 数据集
adult_df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/adult/adult.data', header=None)

# 给 adult 数据集的列添加名称
adult_df.columns = ['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'education-num', 'marital-status', 'occupation',
                    'relationship', 'race', 'sex', 'capital-gain', 'capital-loss', 'hours-per-week', 'native-country',
                    'income']

# 定义要进行泛化的列
generalize_columns = ['age', 'workclass', 'education', 'marital-status', 'occupation', 'relationship', 'race', 'sex',
                      'native-country']

# 定义 k 值
k = 5

# 定义泛化树
generalization_tree = {
  'age': [lambda x: '<=25' if x <= 25 else ('<=35' if x <= 35 else ('<=45' if x <= 45 else '<=60'))],
  'workclass': [lambda x: 'Private' if x == 'Private' else 'Non-Private'],
  'education': [lambda x: 'HS-Grad' if x in ('HS-grad', 'Some-college') else 'Non-HS-Grad'],
  'marital-status': [lambda x: 'Married' if x in ('Married-civ-spouse', 'Married-AF-spouse') else 'Non-Married'],
  'occupation': [lambda x: 'White-Collar' if x in ('Exec-managerial', 'Prof-specialty', 'Sales') else 'Blue-Collar'],
  'relationship': [lambda x: 'Family' if x in ('Husband', 'Wife', 'Own-child') else 'Non-Family'],
  'race': [lambda x: 'White' if x == 'White' else 'Non-White'],
  'sex': [lambda x: 'Male' if x == 'Male' else 'Female'],
  'native-country': [lambda x: 'United-States' if x == 'United-States' else 'Non-United-States']
}

# 对要泛化的列进行处理
for column in generalize_columns:
  adult_df[column] = adult_df[column].apply(lambda x: generalization_tree[column][0](x))

# 对 adult 数据集进行 k-匿名处理
grouped = adult_df.groupby(generalize_columns)
for name, group in grouped:
  if len(group) < k:
    adult_df.drop(group.index, inplace=True)

# 输出处理后的 adult 数据集
print(adult_df)

上面的代码中，我们首先读取了 adult 数据集，并为其列添加了名称。然后，我们定义了要进行泛化的列，并定义了 k 值和泛化树。接着，我们对要泛化的列进行处理，并使用 groupby() 方法对 adult 数据集进行 k-匿名处理。最后，我们输出处理后的 adult 数据集。

希望这个程序能够帮到您。

巴西柔术每个技术名称和技术之间的转换

巴西柔术（Brazilian Jiu-Jitsu，BJJ）拥有数百种技术，以下是其中一些技术名称及技术之间的转换：

1. 基本技术：
- 弓箭步（Bow and Arrow Choke）
- 侧控（Side Control）
- 背部控制（Back Control）
- 腕锁（Armbar）
- 三角绞（Triangle Choke）
- 十字固（Cross Collar Choke）
- 跳身（Hip Escape）

2. 进攻技术：
- 前滚肩固（Forward Shoulder Lock）
- 前滚臂锁（Forward Armbar）
- 后滚臂锁（Backward Armbar）
- 肘固（Kimura）
- 双腕锁（Double Armbar）
- 带臂绞（Arm Triangle Choke）

3. 防守技术：
- 逃脱侧控（Escape Side Control）
- 逃脱背部控制（Escape Back Control）
- 防止腕锁（Defend Armbar）
- 防止三角绞（Defend Triangle Choke）
- 防止十字固（Defend Cross Collar Choke）

4. 转换技术：
- 从侧控到背部控制（Side Control to Back Control）
- 从背部控制到腕锁（Back Control to Armbar）
- 从腕锁到三角绞（Armbar to Triangle Choke）
- 从三角绞到十字固（Triangle Choke to Cross Collar Choke）

以上是一些常见的技术名称及技术之间的转换，但并不是全部。在实际应用中，不同的教练和选手可能会对某些技术有不同的名称和变化方式。