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http://blog.jobbole.com/90325/ Pagerank是Google排名运算法则（排名公式）的一部分，是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法，是Google用

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创建数据库通过collate指定数据库中数据的排序规则，对于密码有严格大小写要求的很有必要设定 --使用collate指定排序规则之前，一定要先知道排序规则名，可以通过以下SQL语句查询 select

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数字排序法:通常来说有五大类方法：插入排序（直接插入排序、希尔排序等）、交换排序（冒泡排序、快速排序）、选择排序（简单选择排序、树形选择排序、堆排序）、归并排序、基数排序 1、 快速排序算法原理与实现

python提供的 对list进行排序的 方法 1、方法： （1）list的内建函数list.sort进行排序， （2）用序列类型函数sorted(list)进行排序。 2、示例： >>>

插入排序 1.直接插入排序 原理：将数组分为无序区和有序区两个区，然后不断将无序区的第一个元素按大小顺序插入到有序区中去，最终将所有无序区元素都移动到有序区完成排序。 要点：设立哨兵，作为临时存储和判断数组边界之用。

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/* Base64是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的表示方法。三个字节有24个比特，对应于4个Base64单元，即3个字节需要用4个可打印字符来表示。 当最后剩余一个八位字节(一个byte)时，最后一个6位的base64字节块有四位是0值，最后附加上两个等号； 如果最后剩余两个八位字节(2个byte)时，最后一个6位的base字节块有两位是0值，最后附加一个等号。 */ #include

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Levenshtein算法，用于计算两个字符串之间的Levenshtein距离。而Levenshtein距离又称为编辑距离，是指两个字符串之间，由一个转换成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作

with Noise）聚类算法，它是一种基于高密度连通区域的、基于密度的聚类算法，能够将具有足够高密度的区域划分为簇，并在具有噪声的数据中发现任意形状的簇。我们总结一下DBSCAN聚类算法原理的基本要点： D

Table）：在查找中同时进行插入或删除等操作： 查找时插入数据 查找时删除数据 二、无序表查找 也就是数据不排序的线性查找，遍历数据元素。 算法分析：最好情况是在第一个位置就找到了，此为O(1)；最坏情况在最后一个位置才找到

算法优缺点 优点：在数据较少的情况下依然有效，可以处理多类别问题 缺点：对输入数据的准备方式敏感 适用数据类型：标称型数据 算法思想： 朴素贝叶斯 比如我们想判断一个邮件是不是