1 SHA1算法简介 安全哈希算法(Secure Hash Algorithm)主要适用于数字签名标准(Digital Signature Standard DSS)里面定义的数字签名算法(Digital Signature Algorithm DSA).对于长度小于2^64位的消息,SHA1会产生一个160位的消息摘要.当接收到消息的时候,这个消息摘要可以用来验证数据的完整性.在传输的过程中,数据很可能会发生变化,那么这时候就会产生不同的消息摘要. SHA1有如下特性:不可以从消息摘要中复原信

请先参考前文:Paxos算法1 1.编号处理 根据P2c ,proposer在提案前会先咨询acceptor查看其批准的最大的编号和value,再决定提交哪个value.之前我们一直强调更高编号的proposal,而没有说明低编号的proposal该怎么处理. |--------低编号(L<N)--------|--------当前编号(N)--------|--------高编号(H>N)--------| P2c 的正确性是由当前编号N而产生了一些更高编号H来保证的,更低编号L在之前某个时

“选择了错误的算法,便注定了失败的命运”.最近对这句话感触颇深,经常因为一开始思路错误,修改半天,到头来却都是无用功,所以学好算法势在必行. 算法的泛化过程 如何设计一个算法,使他适用于任何(大多数)数据结构呢?先看一个算法泛华的实例. 假设我们要写一个find()函数,在array中寻找特定值.面对整数array,我们很快能写出: int *find(int *array,int size,int target) { for(int i=0;i<size;i++) { if(array[i]=

——转自:{老码农的专栏} 1.编号处理 根据P2c ,proposer在提案前会先咨询acceptor查看其批准的最大的编号和value,再决定提交哪个value.之前我们一直强调更高编号的proposal,而没有说明低编号的proposal该怎么处理. |--------低编号(L<N)--------|--------当前编号(N)--------|--------高编号(H>N)--------| P2c 的正确性是由当前编号N而产生了一些更高编号H来保证的,更低编号L在之前某个时刻,

引言:Floyd-Warshall算法作为经典的动态规划算法,能够在O(n3)复杂度之内计算出所有点对之间的最短路径,且由于其常数较小,对于中等规模数据运行效率依然可观.算法共使用n此迭代,n为顶点个数.其中第k次迭代计算出每对顶点之间所有中间结点小于等于k的最短路径长度,其中i到j的最短路径要么是经过k的一条路径,这条路径的由k所分割出的两个路径i → k.k → j是中间路径小于等于k-1的最短路径:要么是从i到j的中间路径小于等于k-1的最短路径.定义dij(k)为从i到j的最短路径长度,

排序算法概述 排序算法是程序员日常很常见的算法,基本上每天都会使用排序,在这里将进行一下总结. 排序算法大致可分为比较类排序和非比较类排序二种,其核心区别可以简单的理解为非比较类排序是对比较类排序之前进行了一层包装,也就是说排序的核心操作依然还是比较. 目前主流的排序算法根据分类可以分成下图所示: 简述比较类排序 冒泡排序 冒泡排序是一种老生常谈也是作为一种入门级的排序算法,其逻辑较为简单粗暴,即每次比较相邻的两个元素,如果顺序不符合就交换位置,一直不断的重复直到全部满足则停止. 算法步骤如图所

最近公司在做一个项目,需要对爬取到的数据进行去重,方法就是根据数据的id,去除掉id重复的数据. 下面是这个方法的演化过程. // 去重 $arr_id = array(); $LeTVFeedList = array(); for ($i = 0; $i < count($arrFeedList); $i++){ if(!in_array($arrFeedList[i]['id'], $arr_id)){ $LeTVFeedList[] = $arrFeedList[i]; $arr_id[]

经典垃圾回收 标记-清除(Mark-Sweep) 研发园开了家新餐厅,餐厅老板在考虑如何回收餐盘时首先使用了最简单的方式,那就是服务员在顾客用餐的过程中,不定时的观察餐厅,针对用完餐的顾客记录他们的位置(当然一般的服务员的脑海中自行处理),统一回收他们的餐具和餐盘.但是这种回收方式会有一个明显的问题,那就是回收后的餐厅座位,很有可能是不连续的.如果后续有同行的顾客(比如小情侣... ...)想坐在一起,那很可能找不到连续的座位. 复制算法(Copying) 为了解决餐厅座位碎片化的问题,餐厅的老

第0部分 简介 1. 举个例子:面试的时候,可能会出一道算法考试题,比如写一个 strstr 函数——字符串匹配. 可能会想到用KMP算法来解题,但是该算法很复杂,不适宜在面试中使用. 1.1 C++利用char*的例子.该方法的复杂度是O(n).注意代码中的注释,每一对括号的后面都给出了注释说明,用于匹配括号. /** strstr return the position of the first occurence of string target in string source, or

在堆里面存放着Java几乎所有的对象实例,垃圾收集器要进行垃圾回收,要做的第一步便是找出那些对象是需要回收的. 怎么判断对象是否需要回收? 常用的方法有两种. 1.引用计数算法.为每一个对象添加一个引用计数器,每当有人持有对其的一个引用的时候,该计数器加1.这种算法(Reference Counting)实现简单,判断效率高,是一个很不错的算法,如Python语言.COM和Squirrel中都用它来管理内存.但是主流的Java虚拟机实现中并没有使用这个算法,主要原因是它很难解决对象之间循环引用的

一.概述 KMP算法是一种字符串匹配算法,比如现有字符串 T:ABCDABCDABCDCABCDABCDE, P:ABCDABCDE P字符串对应的next值:[0,0,0,0,1,2,3,4,0] 二.匹配过程 判断T字符串是否包含P字符串?下面看一下KMP的比较过程: 三.next数组计算过程 先了解一下字符串的前后缀(具体来说是真前后缀即 前缀不包含最后一个字符:后缀不包含第一个字符) 字符串 真前缀 真后缀 真前.后缀中相 同的字符串 真前.后缀中 最大相同串 真前.后缀中最 大相同串字

朋友们可以关注下我的公众号,获得最及时的更新: IBM 360/91浮点单元最先实现Tomasulo算法从而允许乱序执行.360体系只有4个双精度浮点寄存器,限制了编译器调度的有效性.而且,IBM 360/91的访存和浮点延迟都很长,如果顺序执行指令,虽然只有RAW hazard,但是后面无关的指令只能被stall.如果乱序执行,还会额外引入WAR和WAW hazard.Tomasulo算法通过Register renaming解决了这些问题. Tomasulo算法1966年提出,设计目标是让编

1.具体应用实例.根据表2,预测序号15的跳高成绩. 表2 国内男子跳高运动员各项素质指标 序号 跳高成绩() 30行进跑(s) 立定三级跳远() 助跑摸高() 助跑4—6步跳高() 负重深蹲杠铃() 杠铃半蹲系数 100 (s) 抓举 () 1 2.24 3.2 9.6 3.45 2.15 140 2.8 11.0 50 2 2.33 3.2 10.3 3.75 2.2 120 3.4 10.9 70 3 2.24 3.0 9.0 3.5 2.2 140 3.5 11.4 50 4 2.32

将一个叙述完整的算法转化为程序代码,不是什么难事.然而,如何将算法独立与其所处理的数据结构之外,不受数据结构的羁绊呢?换个说法,如何将我们所写的程序算法适用于任何(或者大部分)未知的数据结构(比如array,vector,list等)呢? 关键在于,只要把操作对象的型别加以抽象化,把操作对象的标示法和区间目标的移动行为抽象化,整个算法也就在一个抽象层面上工作了.整个过程称为算法的泛型化(generalized),简称泛化. 以简单的循序查找为例,编写find()函数,在array中寻找特定值.面

在flink的数据传输过程中,有两类数据,一类数据是控制流数据,比如提交作业,比如连接jm,另一类数据是业务数据.flink对此采用了不同的传输机制,控制流数据的传输采用akka进行,业务类数据传输在自己实现了序列化框架的前提下使用netty进行.之所以采用akka进行控制流数据的传送,是因为akka支持异步调用,并且支持良好的并发模型.所以,了解一下akka进行消息传送的知识,也有助于理解flink的作业运行逻辑. 这张图反映了一个典型的消息发送过程,所有的这些对象,actor,mailbox

0提升的基本方法 对于分类的问题,给定一个训练样本集,求比较粗糙的分类规则(弱分类器)要比求精确的分类的分类规则(强分类器)容易的多.提升的方法就是从弱分类器算法出发,反复学习,得到一系列弱分类器(又称为基本分类器),然后组合这些弱分类器,构成一个强分类器.大多数的提升方法都是改变训练数据集的概率分布(训练数据的权值分布),针对不同的训练数据分布调用弱学习算法学习一系列弱分类器. 这样,对于提升方法来说,有两个问题需要回答:一是在每一轮如何改变训练数据的权值或概率分布,二是如何将弱分类器组合成一

引言 在开始之前首先可以先思考一下假如没有查找算法会是什么情况?所有数据结构都需要全部遍历一遍,每次都一遍又一遍的查,从本质而言查找算法就是为了提高效率. 经过前人一代又一代的努力,目前的查找算法大致可以分为静态查找和动态查找.从名字上就很容易理解,静态查找通俗而言就是查找的时候数据不变,而动态查找也可以理解为查找的时候数据发生了改变. 所以这就衍生了个推论,即静态查找和动态查找算法不能通用,或者说在静态算法中使用动态算法不划算. 还可以从顺序的维度来划分,可以划分为无序查找和有序查找.当然其中

package com.ice.webos.util.security; import java.io.UnsupportedEncodingException; import java.math.BigInteger; import java.security.Key; import java.security.MessageDigest; import java.security.SecureRandom; import javax.crypto.Cipher; import javax.c

JVM垃圾收集算法的具体实现有很多种,本文只是介绍实现这些垃圾收集算法的三种思想和发展过程.所有的垃圾收集算法的具体实现都是遵循这三种算法思想而实现的. 1.标记-清除算法 标记-清除(Mark-Sweep)算法是最基础的垃圾收集算法.正如其名字描述的那样,该算法分为两个阶段:"标记"和"清除".首先标记出所有可以被回收的对象,然后经过一轮垃圾回收将所有被标记的对象的内存空间释放,即清除可被回收的对象.标记-清除算法的执行过程如下图所示: 该算法的优点是逻辑简单,最

1.极大似然估计 原理:假设在一个罐子中放着许多白球和黑球,并假定已经知道两种球的数目之比为1:3但是不知道那种颜色的球多.如果用放回抽样方法从罐中取5个球,观察结果为:黑.白.黑.黑.黑,估计取到黑球的概率为p; 假设p=1/4,则出现题目描述观察结果的概率为:(1/4)4 *(3/4) = 3/1024 假设p=3/4,则出现题目描述观察结果的概率为:(3/4)4 *(1/4) = 81/1024 由于81/1024 > 3/1024,因此任务p=3/4比1/4更能出现上述观察结果,所以p取