【爬取目标】
目标网站：某度热搜
在热点舆情分析、内容选题策划、SEO优化、新媒体运营等场景中，某度热榜是反映全网用户搜索焦点的核心数据源。手动整理热榜中的排名、标题、热度指数、描述等信息耗时且易出错，本文将教你使用 Python 编写爬虫程序，批量爬取某度热榜数据并自动保存到 Excel 文件，快速搭建专属热点信息库！
【实现效果】
代码实现批量爬取某度热榜榜单数据，整理结构化信息后存放到 Excel 文件中，包含热榜排名、热搜标题、热度指数、热搜描述、跳转链接等核心字段：
Python：3.12.3
编辑器：PyCharm
第三方模块，自行安装：
pip installrequests==2.32.5 # 接口数据请求 pip installpandas==2.3.3 # 数据结构化与Excel保存 pip installopenpyxl==3.1.5 
目录 一、快速排序（非递归） 1.原理 2.实现 2.1 stack 2.2 partition(array,left,right) 2.3 pivot - 1 > left 二、归并排序（非递归） 1.原理 2.实现 2.1 gap 2.1.1 i += 2*gap 2.1.2 gap *= 2 2.1.3 gap <
动态规划全局最优：在字符候选集中搜索最佳序列组合 📖 技术背景与问题提出 光学字符识别（OCR）作为连接物理世界与数字信息的关键技术，广泛应用于文档数字化、票据识别、车牌提取等场景。尽管深度学习模型如CRNN已显著提升端到端识别能力，但在实际应用中仍面临一个核心挑战：如何从模型输出的字符概率分布中，找到最符合语言规律和上下文逻辑的完整文本序列？ 传统的贪婪解码（Greedy Decoding）逐帧选择最高概率字符，虽计算高效但容易陷入局部最优。例如，在中文手写体或低质量图像中，单个字符识别可能产生多个高置信度候选，此时仅依赖最大概率无法保证整体语义通顺。 为此，我们需要一种能够在所有可能的字符路径中搜索全局最优解的方法——这正是动态规划（Dynamic Programming, DP）在序列建模中的关键价值所在。本文将深入解析如何利用动态规划思想，在CRNN模型输出的字符候选集中进行高效搜索，实现“全局最优”文本序列生成。 🔍 CRNN 模型架构与序列输出机制 1. CRNN 的三段式结构 CRNN（Convolutional Recurrent Neural N
🏠 个人主页:EXtreme35 📚 个人专栏: 专栏名称专栏主题简述《C语言》C语言基础、语法解析与实战应用《数据结构》线性表、树、图等核心数据结构详解《题解思维》算法思路、解题技巧与高效编程实践 目录 * 一、Win 32 API介绍 * 1.1 控制台设置 * 1.2程序中设置控制台 * 1.2.1 COORD控制台屏幕坐标 * 1.2.2 GetStdHandle 函数 * 1.2.3 [GetConsoleCursorInfo 函数](https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/console/getconsolecursorinfo) * CONSOLE_CURSOR_INFO 结构
手撕力扣138题✨：优雅复制带随机指针的链表，三步搞定经典算法题 * 一、题目核心剖析🔍 * 题目要求 * 解题难点 * 节点结构定义（C++） * 二、核心解题思路💡：三步法原地复制 * 步骤1：原地插入复制节点，打造“原节点-复制节点”成对链表 * 图形演示 * 核心代码片段 * 步骤2：修正复制节点的random指针，指向正确的复制节点 * 图形演示 * 核心代码片段 * 步骤3：拆分原链表与复制链表，得到最终的深拷贝链表 * 图形演示 * 核心代码片段 * 三、完整C++代码实现📝 * 四、算法性能分析📊 * 时间复杂度 * 空间复杂度 * 对比哈希表法 * 五、解题总结与拓展📚 * 解题核心要点 * 算法拓展 在链表的算法考察中，带随机指针的链表复制绝对是高频考点，力扣138题虽被标注为中等难度，但实则是锻炼链表操作思维的经典简单题。普通链表的复制仅需遍历处理next指针即可，而带random随机指针的链表，因random可