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请你说说Redis数据类型中的zset,它和set有什么区别？底层是怎么实现的？

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请你说说Redis数据类型中的zset,它和set有什么区别？底层是怎么实现的？

zset有序，set无序
46:40

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(2018吉林·甲级） 资料4 D市因矿而生，因矿而兴。因为预见到了城市也会因矿而衰的发展结果，D市6年前就着手开始进行城市转型。”这次转型对D市是一个全新的起点，我们对转型内容进行了扩展和丰富，从过去单纯的经济转观，到经济转型、社会转型、机制转型、生态转型和文化转型五位一体。资源型城市容易使人产生资源依赖，思想上依赖，经济上、财政上也依赖。资源型城市的转型最应该转的是思想观念。“D市市长说。 D市与法国普罗旺斯同处北纬二十八度，日照充足，非常适合花卉生长。在经过充分的考察评估后，D市确定了发展香草花卉生态休闲旅游业，带动民众就业的转型思路。现如今，过去被废弃的土地上遍布着玫瑰谷、植物园、花博馆、矿山公园、文化产业园，美景怡人。“因国内外对于叶黄素的需求量很大，成片的万寿菊不仅极具观赏性，而且市场前景看好。”旅游局小马介绍说。产业结构调整使城市重现活力，2016年，D市接待旅游人数达到500万人次，同比增长35%，实现旅游综合收入18亿元，同比增长25%，彻底打破了＂一矿独大”的产业格局。往日因为采矿而总是灰突突的城市，现在则是蓝天臼云，十里花海，美不胜收。   资料5  作为美国四大钢铁城市之一，扬斯敦市人口从1960年的16万人下降到了2010年的8万人。该市在《扬斯敦2010规划》中首先承认扬斯敦是一个“较小的城市”，然后在此基础上进行规划：把原有工业用的水道改造为供居民休闲娱乐的滨水带；更新改造大量闲置废弃地为城市绿地；对那些已经受污染或者荒草丛生的地带进行生态修复，改造为公园绿地。规划还把城市分为若干个邻里组团，不定期举办一些邻里讨论会，改善邻里关系。在准备收缩的同时，扬斯敦也在实施一些商业发展计划。政府加大教育投入，在当地大学带动下，一些科技企业入驻中心商业区，带来了城市的复兴。 规划后的扬斯敦，住宅土地面积缩小了30%，整个城市面积也相应减少，但居民们并没感觉失望。该市市长认为，量的收缩，不代表质也收缩，相反，“收缩“城市的规划更应该关注提高居民的生活品质和城市的空间品质。 某经济研究院院长W说：“每个＇收缩城市＇都需要重新审视自己的规划，国内城市规划的思想体系大多都是基于增长范式的，这也的确符合当时的发展趋势。在中国的城市规划领域，是缺少给收缩城市做规划方案的方法论的。换旬话说，就算有城市承认自己是收缩的，可能也没有太多设计院能做出一套合适的方案，因为我们缺少这方面的教育，也缺少编制办法等的支持。不管是决策者还是设计者，都一味地追求增长，觉得｀收缩＇是个消极的词。从习惯心理上讲，城市收缩虽然不是我们想要的，但我要说的是，＇收缩＇至少不是一个贬义词。” 问题： 给定资料5中，W认为，＂’收缩＇至少不是一个贬义词“。结合给定资料4,  5,对这—说法进行分析。(15分） 要求：观点明确，分析合理，表述清楚，不超过300字。
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牛的体重各不相同。现在给定一组牛的体重数组，设计一个类 KthLargest 来找到截止到每一位为止的第 k 大的体重，如果截止当前位不足k个元素，则跳过。 请实现 KthLargest 类： KthLargest(int k, vector<int>& nums) 使用整数 k 和动物牛体重数组 nums 初始化对象。 int add(int val) 将新的动物牛体重 val 插入数组 nums 后，返回当前数据流中截止到每一位为止的第 k 大的体重。
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牛的体重各不相同。现在给定一组牛的体重数组，设计一个类 KthLargest 来找到截止到每一位为止的第 k 大的体重，如果截止当前位不足k个元素，则跳过。 请实现 KthLargest 类： KthLargest(int k, vector<int>& nums) 使用整数 k 和动物牛体重数组 nums 初始化对象。 int add(int val) 将新的动物牛体重 val 插入数组 nums 后，返回当前数据流中截止到每一位为止的第 k 大的体重。

请实现 KthLargest 类：
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背景：预估问题的一种最简单形式是二分类模型。我们考虑这样一个情况：一批样本的预测结果是0/1，我们检查计算得到样本均值是，但是样本方差离 较远。仔细检查后发现是其实样本来源于两个子集，也就是样本存在潜在的分层（A/B两个子集）。在样本（训练集上）可以找到“样本分层”的标签，但在测试集上没有办法直接观测到“样本分层”这个标签。 问题1: 对训练集建模，提出两种估计0/1分类的方式。并从Bias-Variance等角度比较模型优劣和适用范围。 问题2: 以预测为目的，测试集没有这个“样本分层”的标签，那么怎么建模？ 问题3: 跳出刚才样本分层，假设模型选择DNN，我们怎么做预测（严格意义叫估计）的方差估计（除了直接计算样本方差，这样非常不准）。
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背景：预估问题的一种最简单形式是二分类模型。我们考虑这样一个情况：一批样本的预测结果是0/1，我们检查计算得到样本均值是，但是样本方差离 较远。仔细检查后发现是其实样本来源于两个子集，也就是样本存在潜在的分层（A/B两个子集）。在样本（训练集上）可以找到“样本分层”的标签，但在测试集上没有办法直接观测到“样本分层”这个标签。 问题1: 对训练集建模，提出两种估计0/1分类的方式。并从Bias-Variance等角度比较模型优劣和适用范围。 问题2: 以预测为目的，测试集没有这个“样本分层”的标签，那么怎么建模？ 问题3: 跳出刚才样本分层，假设模型选择DNN，我们怎么做预测（严格意义叫估计）的方差估计（除了直接计算样本方差，这样非常不准）。

问题2: 以预测为目的，测试集没有这个“样本分层”的标签，那么怎么建模？
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