文章采集完(：文章采集完成后需要相应的数据结构和算法)

　　文章采集完(：文章采集完成后需要相应的数据结构和算法)

　　文章采集完成后需要相应的数据结构和算法。现在很多企业往往要求一些常用的，重复的算法，我们不知道怎么去实现，于是去看框架，看db来实现。但是也会遇到一些问题，比如字符串有限长度，字符串太长了导致处理不同字符串到数组等。这个时候开始去用一些解析器进行解析和处理。但是目前还有很多问题，而这些问题又不能归于框架。

　　现在我想好好总结一下目前的框架和解析器的一些看法。combinator模型：无论是现在的框架还是解析器框架基本上都遵循着这样的模型，我现在认为这才是框架的本质。但是我认为这样的模型是错误的，因为很多的数据结构实际上没有解析器，我们一直以为框架是针对某种规律的数据结构。但是有很多的数据结构其实是没有解析器的，所以我现在就不去考虑具体的形式了，而去学习他的数据结构和算法结构来提高我们的解析问题的能力，而不是提高实现的能力。

　　数据结构和算法：用于解决问题的数据结构和算法，也叫做数据结构或算法，为解决这些问题提供一些基本原则和基本形式的数据。数据结构可以是一些模型、一系列类和结构、一般化结构。这就是数据结构这个概念被定义出来的，因为我认为它来源于形式化编程语言，而不是基于某种底层模型。实际上，数据结构应该是被表示为集合或者链表，等待调用的类必须是集合，而不是类，类可以是任何类型，只要能够表示它们或者传递它们。

　　算法：应该具有最基本的内容（allaboutalgorithms）：算法基本上是解决问题的步骤和策略，具体的问题是算法依赖于具体的问题，以及应该对这些问题执行的机器指令，他们通常是由一个或多个指令组成。从这个角度来说，问题的抽象并不总是正确的，但是它显然意味着算法应该是一个最小可能性方案。显然，执行某个算法可能会执行数千到数万条指令，有时候一个算法通常具有多个变量，如果你需要执行这么多指令可能会出现很多问题。

　　算法是各种问题的组合，你需要根据需要来选择算法。我们也可以考虑一些特殊的算法，如冒泡排序算法，插入排序算法和堆排序算法。从这些角度上来说，算法并不是完美的，也并不是固定的。框架和解析器：从解析器来说，它们之间有差异。首先它们是定义开始解析器，不过它们之间可以完全不同。解析器通常会把所有东西都扔进去进行解析，算法是一条线来解析所有结构的，包括字符串，字符表，线性关系等，算法和解析器之间的差异则体现在有些解析器可以建立新的数据结构，那么我们可以使用这种方法，还有就是算法可以以特定的方式建立一些模型，在解析器上进行重定义。算法可以由实现来控制它的大。