求第七位字符的next值，取前一位（第六位字符）[6 a 4],对应第四位字符[4 b 2],字符不相同（a与b不相同) ，继续取第三位字符[4 b 2]对应的第二位字符[2 b 1]比较，字符不相同(a与b不相同)，继续取第二位字符[2 b 1]对应的第一位字符[1 a 0]比较，字符相同（a与a相同），取第一位字符的上一位字符[2 b 1]的next+1 得第七位字符的next值 为1+1 =

二叉树我想大家都不陌生，其实，B树和后面讲到的B+树也是从最简单的二叉树变换而来的，并没有什么神秘的地方，下面我们来看看B树的定义。在介绍B+树之前， 先简单的介绍一下B树，这两种数据结构既有相似之处，也有他们的区别，最后，我们也会对比一下这两种数据结构的区别。上面的这些介绍，相信对于B树已经有一定的了解了，接下来的一部分，我们接着讲解B+树，我相信加上B+树的对比，就更加清晰明了了。下面，我们通

进行的预处理后，根据不同应用的行为分析方法，可以选择分组或者加权处理，之后可以得到一个用户偏好的二维矩阵，一维是用户列表，另一维是物品列表，值是用户对物品的偏好，一般是 [0,1]或者[-1, 1]的浮点数值。缺点：1用户历史偏好是用稀疏矩阵进行存储的，而稀疏矩阵上的计算有些明显的问题，包括可能少部分人的错误偏好会对推荐的准确度有很大的影响等等。基于项目的协同过滤推荐的基本原理是，使用所有用户对物