https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsazh-cnhttps://blog.youkuaiyun.com/https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/6073875https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/6073875lcschuncsaMon, 13 Dec 2010 18:37:00 +0800冪次法則(power-law)

该规律在100多年前就被发现。出现在诸如都市人口，网站规模，英文字母出现频率等等现象之中(http://www.isoc.org/inet2000/cdproceedings/2a/2a_2.htm)
其中最有名的是Zipf's Law 其冪次为1。

具体以个体规模(x)和其名次(R(x))为例来解释。它们之间存在着指数次方的反比例关系：
R(x)=ax-b .-b是指数，x为底数。两边取对数]]>https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/6006480https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/6006480lcschuncsaSat, 13 Nov 2010 10:50:00 +0800
jsp+jdbc+mysql
表单两种提交方式：post 和 get（默认）
从.jsp->.java->.class，先存为某种编码的.jsp文件，然后tomcat根据pageEncoding读取并转化为servlet存为系统默认编码
一：post方式：
      1、jsp页面
 在page头中 pageEncoding属性：GBK   存储编码 MyEclipse会以此来存储文件，tomcat也会以此来读.jsp并翻译成.Ja]]>https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/5963345https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/5963345lcschuncsaMon, 25 Oct 2010 08:40:00 +0800（一）深入浅出理解索引结构
实际上，您可以把索引理解为一种特殊的目录。微软的SQL SERVER提供了两种索引：聚集索引（clustered index，也称聚类索引、簇集索引）和非聚集索引（nonclustered index，也称非聚类索引、非簇集索引）。下面，我们举例来说明一下聚集索引和非聚集索引的区别：
其实，我们的汉语字典的正文本身就是一个聚集索引。比如，我们要查“安”字，就会很自然地翻开字典的前几页，因为“安”的拼音是“an”，而按照拼音排序汉字的字典是以英文字母]]>https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/5961313https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/5961313lcschuncsaSat, 23 Oct 2010 22:12:00 +0800https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/5961254https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/5961254lcschuncsaSat, 23 Oct 2010 21:31:00 +0800     在一、二中，我写了R树的一些性质和算法。在此之后呢，在1990年的时候，beckmann对R树进行了改进，提出了R*树。他们在sigmod发表了一篇名叫“The R*-tree：An Efficient and Robust method for points and Rectangles”.R*树和R树在结构上完全相同。由前面的介绍可知，R树的算法描述中，仅仅考虑了面积扩展最小这一点，而beckmann提出的R*树在面积的基础上还引入了overlap-value以及margin-va]]>https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/5960841https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/5960841lcschuncsaSat, 23 Oct 2010 15:47:00 +0800    在（一）中，介绍了R树的一些结构及其性质，这里我们来学习一下它的算法。
    R-tree search 算法描述：
       基本思想：从根节点开始比较其中的每一个entry，找出所有有重叠部分的entry，然后再到这些entry所指向的叶子节点去做同样的事  情，直到找到叶子节点那一层中所有符合条件的entry。
       判定标准是：搜索区域S与节点有重叠。
       注意：一个节点中与之相重叠的entry可能不止一个，所以搜索]]>https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/5960662https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/5960662lcschuncsaSat, 23 Oct 2010 13:47:00 +0800https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/6464527https://blog.youkuaiyun.com/lcschuncsa/article/details/6464527lcschuncsaSun, 10 May 2009 17:36:00 +0800