待爬取的20条新闻部分如下：通过观察审查元素发现，标题，链接和时间都藏在class=result里面，一个页面共有20条新闻，只要循环20遍，每次取其中div的相应元素即可。#coding:utf-8#引入相关模块import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupurl = "http://news.baidu.com/ns?cl=2&amp

Bellman-Ford算法和Dijkstra算法都是求解图的最短路径的算法。Bellman是求单源点到各个顶点的最短路径，适用条件为有向或无向图，权重可为负值。当存在负权环路时，算法返回一个false值。该算法效率比较低，需要对边进行 |V|- 1 次松弛操作Bellman-Ford算法寻找单源最短路径的时间复杂度为O(V*E)。（V为给定图的顶点集合，E为给定图的边集合）两者区别在于：...

一、冒泡排序算法描述如下:1.比较相邻的两个元素，如果前一个比后一个大，则交换位置。2.第一轮的时候最后一个元素应该是最大的一个。3.按照步骤一的方法进行相邻两个元素的比较，这个时候由于最后一个元素已经是最大的了，所以最后一个元素不用比较。算法实现:/*** @Authorspring* @DateTime 2020-10-29* @param{arr} 待数组* @return{arr} 排好序

1. Beautiful Soup的简介简单来说，Beautiful Soup是python的一个库，最主要的功能是从网页抓取数据。官方解释如下：Beautiful Soup提供一些简单的、python式的函数用来处理导航、搜索、修改分析树等功能。它是一个工具箱，通过解析文档为用户提供需要抓取的数据，因为简单，所以不需要多少代码就可以写出一个完整的应用程序。Beautiful Soup自动将输入文

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一、 基本概念文本情感分析是对文本中的某段已知文字的两极性进行分类，判断出此文字中表述的观点是积极的、消极的、还是中性的情绪。目前的研究方法主要有两类：一种是基于情感词典的方法，另一种是基于机器学习的方法。前者需要用到标注好的情感词典（英文/中文），通过情感词的褒贬性判断文本的情感倾向。后者是将传统的文本分类方法如朴素贝叶斯（NB）、k近邻（kNN）、最大熵、支持向量机（SVM）等算法应用于情感分

一、 基本概念文本情感分析是对文本中的某段已知文字的两极性进行分类，判断出此文字中表述的观点是积极的、消极的、还是中性的情绪。目前的研究方法主要有两类：一种是基于情感词典的方法，另一种是基于机器学习的方法。前者需要用到标注好的情感词典（英文/中文），通过情感词的褒贬性判断文本的情感倾向。后者是将传统的文本分类方法如朴素贝叶斯（NB）、k近邻（kNN）、最大熵、支持向量机（SVM）等算法应用于情感分

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