這兩天去看豆瓣的電影頻道，會發現版面起了不小的變化：「正在熱映」、「豆瓣新片榜」和「最受歡迎的影評」佔據了絕大部分的版面。懷舊的傢伙可以從頁面右邊乙個鏈結進入舊版「電影」頻道，一切如舊。
豆瓣時不時就來一次改版，已經司空見慣，可是這次的改版，卻彷彿是理念上的一次重大變化。
舊版的電影頻道版面，佔據版面大半的是來自友鄰的動態資訊，和基於阿北引以自豪的「豆瓣猜」推薦——如果你新增了足夠多的影片資料、標籤資料，豆瓣後台的某種機制會「主動」向你推薦「你可能感興趣」的電影、書籍、**或其他；儘管這個看起來比較理想化的推薦機制至今都不是太成熟，推薦給閣下的資訊也不是那麼靠譜，蛋，蛋是，這畢竟是一種可以從綿延不絕的長尾中發掘一些資訊的機制，是一種來自可信任的人際關係和個體個性化趣味取向的推薦發掘，所以哪怕「豆瓣猜」不是那麼靠譜，也是熱衷於發現長尾價值的袞袞諸公津津樂道的話題。過濾、篩選、權重共同作用的結果的確是資訊梳理的乙個方向，現在，它被粗暴簡單的統計表單代替，阿北的關注點似乎從長尾曲線後端的沙裡淘金轉向了長尾曲線頭部的熱點追蹤。
左邊是舊版電影頻道版面，右邊是新版電影頻道的截圖；紅色框裡是來自友鄰和豆瓣猜的內容，藍色框裡是來自眾多「有用」和「推薦」的內容，倆相比較之下，由尾至頭的轉變一目了然。
這樣的轉變是否有意義？記得阿北曾經說過，要在關注長尾尾部的同時也要關注長尾的頭部，因為絕大部分的潛水者——特別是那些沒有太多「友鄰」的使用者——還是希望看到流行趨勢的。在豆瓣已經累積了260多萬使用者和乙個數量極的pv時，在豆瓣已經可以與《城市畫報》、《南方***》這樣的傳統**共同發布流行趨勢、發出自己作為新**的聲音時，以流行趨勢榜單作為自己的主打，可能是吸引來更多pv的不二之選；只是，這樣乙份榜單，除了「公正」這塊遮羞布之外，有什麼更多的價值麼？由尾至頭的轉變，是由分眾向聚眾的轉變，365個人的一天，價值大過了乙個人的365天。
從廣告乃至影響力範疇來看，人多眼球多，聚眾是必由之路，從使用者思維揣摩乃至所謂的精確營銷來看，豆瓣不再猜你可能對某某感興趣，也就意味著豆瓣獨特性的缺失；「豆瓣猜」可能是一條布滿了荊棘的分眾之路，阿北在經營壓力下走向更為快捷見效的聚眾之路無可厚非，只要下一次的改版可以顧頭兼顧腚，只要不是推薦機制的開發完善過於艱難——這玩意近似人工智慧，始作俑者amazon都沒有很好解決——豆粉們還等得起。
真不希望乙個基於信任的人際關係傳遞、過濾資訊的機制就此消亡。
從尾到頭列印列表
輸入乙個鍊錶，按煉錶值從尾到頭的順序返回乙個arraylist。思路一 class solution 返回從尾部到頭部的列表值序列，例如 1,2,3 def printlistfromtailtohead self,listnode write code here arrlist while lis...
從尾到頭輸出節點
題目 輸入乙個鍊錶的頭結點，從尾到頭反過來列印出每個節點的值。解題思路 反向輸出，即先進後出，於是可以用棧的特性來實現反向輸出 1.建立乙個節點類listnode 包含節點序號serialnum，和後繼節點next 2.建立節點類listnode的例項讓第二個節點成為第乙個節點的後繼節點，第三個節點...
從尾到頭列印列表
輸入乙個鍊錶，按鍊錶從尾到頭的順序返回乙個arraylist 這個題相對簡單，可以用遞迴的方法來做，以下列鍊錶為例，通過遞迴到鍊錶的尾巴 1的下乙個為null 開始返回，即到1時開始向arraylist中新增值，實現時只需將新增值的 放在遞迴語句之後即可。也可以先將鍊錶反轉然後再賦值給arrayli...