这几天 AlphaGo 4:1 战胜了李世石，围棋积分网站 给了 AlphaGo 一个世界排名。在 3:1 的时候是世界第四，4:1 后上升到了世界第二。 我很好奇这个网站是如何给棋手打分的，便顺着链接指引翻了下 wikipedia 读了几篇 paper 。 下面是我的一些理解，由于我的数学基本功不太扎实，难免有错误，所以有兴趣的同学最好自己读论文 。

    首先看看这个榜单，2015年6月份最新的数据库流行度的前10名，它们分别是Oracle, MySQL, SQL Server, PostgresSQL, MongoDB, DB2, Microsoft Access, Cassandra, SQLite, Redis. 比较惊讶的是微软的Access。。。

    这次我将跟大家探讨一下Reddit的文章排名算法和评论排名算法的工作原理。Reddit使用的算法也是很简单，容易理解和实现。这篇文章里我将会对其进行深入分析。

    这篇文章我要向大家介绍Hacker News网站的文章排名算法工作原理，以及如何在自己的应用里使用这种算法。这个算法非常的简单，但却在突出热门文章和遴选新文章上表现的异常优秀。

    与文章新闻类排名不同的事，评论类的算法可能发表时间没有什么关系。 目前很多网站采用的评论排名主要有两种，即绝对好评数（好评减去差评）和好评率（好评/总评）。这两种评价方式 都存在很明显的缺陷，以下为事例： A:好评550;　差评450 B:好评60；差评40 C:好评1；差评0 D:好评9，差评1 首先是A与B比较，A的绝对好评数是550-450=100，B的绝对好评数是60-40=20，从绝对好评数比较，A的排名应该在B的前面；A的好评率为550/（450+550）=55%，B的好评率为60/（40+60）=60%，从好评率来说B的排名要比A的排名好。 再来比较下C与D，从好评率出发，C的好评率为100%，而D的好评率为9/（1+9）=90%，单纯从数据上看D的排名要比C的排名落后。

    Hacker News 是一家关于计算机黑客和创业公司的社会化新闻网站，由 Paul Graham 的创业孵化器 Y Combinator 创建。与其它社会化新闻网站不同的是 Hacker News 没有踩或反对一条提交新闻的选项（不过评论还是可以被有足够 Karma 的用户投反对票，或是投支持票）；只可以赞或是完全不投票。简而言之，Hacker News 允许提交任何可以被理解为“任何满足人们求知欲”的新闻。 每个新闻标题前面有一个向上的三角形，如果你觉得这个内容很好，就点击一下，投上一票。根据得票数，系统自动统计出热门文章排行榜。但是，并非得票最多的文章排在第一位，还要考虑时间因素，新文章应该比旧文章更容易得到好的排名。

    StackOverflow的排序共分为两类，1个是问题排序，1个是答案排序。这里主要介绍的是关于热门问题的排序。 在分析问题前可以先考虑下，如果是你来做这个排名算法需要考虑哪些因素？ 1、问题的投票人数，StackOverflow允许用户投反对票，所以这里可以使用绝对投票数，即正面票-负面票数量。绝对数越高问题越热门。 2、问题浏览量，或是有效浏览量，有效浏览量可以建立一个停留时间的阀值去衡量。浏览的越多则越热门。 3、问题的答案数，理论上说答案越多则问题的越热门，但这也并不绝对，有些好的问答可能只有一个好的答案。 4、问题答案的认可数，即是否存在一个被大量认可的答案。这里存在两种情况，被提问者认可或被其他访问者投票。

    IMDB网站是目前互联网上最为权威、系统、全面的电影资料网站，里面包括了几乎所有的电影，以及1982 年以后的电视剧集。IMDB的资料中包括了影片的众多信息，演员，片长，内容介绍，分级 ，评论等，就个人买碟而言，很大程度上也是参考IMDB的得分。 它所特有的电影评分系统深受影迷的欢迎，注册的用户可以给任何一部影片打分并加以评述，而网站又会根据影片所得平均分、选票的数目等计算得出影片的加权平均分并以此进行TOP250（最佳2...

    前两天写用skip list实现实时排名，搞得挺复杂，显得挺有学问的。嘿嘿，其实没必要搞那么复杂，对于博客这种积分取值范围很小（在较长一段时期内可能都只在0-10000之间）的，只需要用一个数组记录每个分值有多少人就够了，计算排名的时候只要对这个数组做下遍历，代价小很多了。初步的实现呢，只需要用以下的一张数据库表可能就行了。CREATE TABLE BlogScoreSummary ( Score INT, -- 分值 Count INT, -- 积分为这一分值的人数 IDX ...

    博客有积分了，根据积分要排名了，有人希望这个排名是实时的吗？可能会有的吧，这样就可以发一篇文章，马上看下我的排名上升了多少位，由于用博客的人多，可能会发现写一篇文章，就有几万个人被抛在身后，或者原来排名是Top 3.27%，写篇文章后就变成Top 3.16%了，这等感觉多爽啊，我想至少对晓文哥这种试图通过狂发test日志赶上名博的人是有吸引力的吧。问题是，怎么实现实时排名呢，对于有超过一亿用户，每天登录也有好几百万的博...