Python全排列算法详解

Birch（聚类层次树）是一种用于大规模数据集的层次聚类算法，由加拿大滑铁卢大学的研究人员于1996年提出。该算法的主要特点是分层构建聚类特征，通过减少数据处理的复杂度，解决了传统聚类算法在大数据集上效率低下的问题。Birch算法的核心在于它的三元组表示法（CF，CS，N），分别代表特征向量、子聚类中心和子聚类样本数，有效地减少了存储和计算的需求。在数据表示方面，Birch算法将数据点表示为三元组CF，CS，N。CF是数据点与子聚类中心的特征向量差值的平方和；CS是子聚类中心；N是子聚类包含的数据点数量。算法从单个点开始，逐步合并子聚类，通过比较新加入点与现有子聚类的相似性，决定是否添加到子聚

Imbalancd 库中包含 21 种算法： 欠采样 (8 种)- 集群中心点- 凝聚最近邻- 编辑最近邻- 重复编辑最近邻- AlIKNN- 实例硬度阈值- 近邻遗漏- 邻域清理规则- 单侧选择- 随机欠采样器- 托梅克链接 过采样 (11 种)- 随机过采样器- SMOTENC- SMOTEN- ADASYN- 边界 SMOTE- KMeans SMOTE- SVMSMOTE 组合采样 (2 种)- SMOTEENN- SMOTETomek

全网最详细的爬虫教程，内容真挺硬核的，几乎覆盖了你能想到的所有爬虫技能。从requests到Scrapy，从静态页面抓取到动态 JS 渲染，再到反爬策略的应对，讲得都比较清楚，适合边看边动手。 基础概念讲得蛮细，像HTTP、HTML 结构、正则表达式这类，讲完就能立马用。你要是刚入门，照着写练练快能上手。 Python 爬虫框架部分，BeautifulSoup和Scrapy都提了，适合不同场景。前者轻量、学习成本低，后者适合大型项目，调度、异步都比较灵活。 求这块细节还挺多的，像cookie、session模拟登录这些，都是实战里经常遇到的。还有异常重试机制，也讲到了常见坑。 动态渲染部分用到

快速排序是一种高效的排序算法，由C.A.R. Hoare在1960年提出。该算法的基本思想是分治法 (Divide and Conquer)，通过将待排序记录分成两部分，使一部分的元素都小于另一部分的元素，然后对每部分继续排序，最终实现整个序列的有序化。以下为快速排序的具体步骤与实现： 选择基准：在列表中选取一个元素作为基准（pivot），可以选取第一个、最后一个或随机一个元素。 分区操作：对列表进行重新排列，使所有小于基准的元素位于基准的左边，所有大于基准的元素位于基准的右边。此过程即为分区操作，完成后基准元素的位置就是其最终排序位置。 递归排序：对基准左右两边的子序列分别递归执

该函数使用公式 n!/(n-k)! 计算所有可能的排列数，其中 n 表示样本中所有元素的数量，k 表示选择的元素数量。

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