Java实验报告五:Java网络编程及安全                                                                                                      20135315  宋宸宁 一.实验内容 1．掌握Socket程序的编写: 2．掌握密码技术的使用: 3．设计安全传输系统. 二.实验步骤 1. 基于Java Socket实现安全传输 2. 基于TCP实现客户端和服务器,结对编程一人负责客户端,一人负责

验证结果网址 http://www.fileformat.info/tool/hash.htm "golang.org/x/crypto/md4"不存在时,解决方法: cd $GOPATH/src mkdir -p golang.org/x/ cd golang.org/x/ git clone https://github.com/golang/crypto.git 实现md4加密算法 package main import ( "encoding/hex" &q

1,对于待存储的海量数据,如何将它们分配到各个机器中去?---数据分片与路由 当数据量很大时,通过改善单机硬件资源的纵向扩充方式来存储数据变得越来越不适用,而通过增加机器数目来获得水平横向扩展的方式则越来越流行.因此,就有个问题,如何将这些海量的数据分配到各个机器中?数据分布到各个机器存储之后,又如何进行查找?这里主要记录一致性Hash算法如何将数据分配到各个机器中去. 2,衡量一致性哈希算法好处的四个标准: ①平衡性:平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空

一.哈希算法 哈希: 给定明文-计算出一段定长的-不可逆的值 定长输出:不管明文输入多少,哈希都是定长的 不可逆:无法反向计算出对应的明文 雪崩效应:输入改变,输出必然变 md5:32位16进制   场景: 1.密码处理 2.文件完整性   用法: import hashlib import hashlib m = hashlib.md5()  #1.生成哈希算法的计算对象   m.update(b'明文串') #2.传入要转换的字符串,必须声明bytes对象   m.hexdigest() 

上一篇文章整理了Base64算法的相关知识,严格来说,Base64只能算是一种编码方式而非加密算法,这一篇要说的MD5,其实也不算是加密算法,而是一种哈希算法,即将目标文本转化为固定长度,不可逆的字符串(消息摘要). 简单了解 MD5(Message Digest Algorithm 5),翻译过来是消息摘要算法第五版,按照惯例,我们推理可能也有MD2,MD3这样名字的历史版本.. 即使完全不了解这个算法的原理,我们也可以从命名中看出一些眉道,所谓摘要,就是一个简短的概括,像我写过的毕业论文,上

找到了这个系列的原始作者: http://www.cnblogs.com/rush/archive/2012/02/05/2339037.html 最近网络安全成了一个焦点,除了国内明文密码的安全事件,还有一件事是影响比较大的——Hash Collision DoS(通过Hash碰撞进行的拒绝式服务攻击),有恶意的人会通过这个安全漏洞让你的服务器运行巨慢无比,那他们是通过什么手段让服务器巨慢无比呢?我们如何防范DoS攻击呢?本文将给出详细的介绍. 这一篇跟Hash关系比较密切. 首先,发生哈希冲

一致哈希算法(Consistent Hashing Algorithms)是一个分布式系统中经常使用的算法. 传统的Hash算法当槽位(Slot)增减时,面临全部数据又一次部署的问题.而一致哈希算法确可以保证,仅仅须要移动K/n份数据(K为数据总量, n为槽位数量),且仅仅影响现有的当中一个槽位. 这使得分布式系统中面对新增或者删除机器时.可以更高速的处理更改请求. 本文将用Java实现一个简单版本号的一致哈希算法,仅仅为说明一致哈希算法的核心思想. 一致哈希算法介绍 一致哈希算法的介绍非常多.

摘自:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数

 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:   1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用.

一.原理讲解      实现这种功能的关键技术叫做"感知哈希算法"(Perceptual Hash Algorithm), 意思是为图片生成一个指纹(字符串格式), 两张图片的指纹越相似, 说明两张图片就越相似. 但关键是如何根据图片计算出"指纹"呢? 下面用最简单的步骤来说明一下原理:            <1>.第一步 缩小图片尺寸      将图片缩小到8x8的尺寸, 总共64个像素. 这一步的作用是去除各种图片尺寸和图片比例的差异, 只保留结构

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 上一篇(R语言实现︱局部敏感哈希算法(LSH)解决文本机械相似性的问题(一,基本原理))讲解了LSH的基本原理,笔者在想这么牛气冲天的方法在R语言中能不能实现得了呢? 于是在网上搜索了一下,真的发现了一个叫textreuse的包可以实现这样的功能,而且该包较为完整,可以很好地满足要求. 现在的版本是 0.1.3,最近的更新的时间为 2016-0

破阵子·春景 燕子来时新社,梨花落后清明. 池上碧苔三四点,叶底黄鹂一两声.日长飞絮轻. 巧笑同桌伙伴,上学径里逢迎. 疑怪昨宵春梦好,元是今朝Offer拿.笑从双脸生. 排序算法--最基础的算法,互联网面试必备技能.春来来了,排序的季节来了! 本文使用Java语言优雅地实现常用排序算法,希望对大家有帮助,早日拿到Offer! 冒泡排序 最暴力.最无脑.最简单的排序算法.名字的由来是因为越大的元素会经由交换慢慢"浮"到数组的顶端,就如同碳酸饮料中二氧化碳的气泡最终会上浮到顶端一样,故名

应用场景 在做服务器负载均衡时候可供选择的负载均衡的算法有很多,包括: 轮循算法(Round Robin).哈希算法(HASH).最少连接算法(Least Connection).响应速度算法(Response Time).加权法(Weighted )等.其中哈希算法是最为常用的算法. 典型的应用场景是: 有N台服务器提供缓存服务,需要对服务器进行负载均衡,将请求平均分发到每台服务器上,每台机器负责1/N的服务. 常用的算法是对hash结果取余数 (hash() mod N):对机器编号从0到N

目录 1 题目一 2 题目二 3 题目三 4 题目四 5 题目五 前言:以下代码仅供参考,若有错误欢迎指正哦~ 1 题目一 二项式的系数规律,我国数学家很早就发现了. 如[图1.png],我国南宋数学家杨辉1261年所著的<详解九章算法>一书里就出现了. 其排列规律: 1 1 1 1 2 1 1 3 3 1 1 4 6 4 1 1 5 10 10 5 1 1 6 15 20 15 6 1 1 7 21 35 35 21 7 1 如下的程序,用来建立N行的杨辉三角形.请填写划线部分缺少的代码.

质数(Prime number) 又称素数,指在的自然数中,除了1和该数自身外,无法被其他自然数整除的数(也可定义为只有1与该数本身两个因数的数). 算法原理 验证一个数字 n 是否为素数的一种简单但缓慢的方法为试除法.此一方法会测试 n 是否为任一在2与之间的整数之倍数. 实现示例(Java语言) public class PrimeNumberExample { public static boolean isPrime(long n) { if(n > 2 && (n &

冒泡排序(英语:Bubble Sort) 是一种简单的排序算法.它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端. 动画示意 实现示例(Java语言) 1 public class BubbleSortExample { static void bubbleSort(int[] arr){ int len = arr.len

 一致性哈希算法在1997年由麻省理工学院提出的一种分布式哈希(DHT)实现算法,设计目标是为了解决因特网中的热点(Hot spot)问题,初衷和CARP十分类似.一致性哈希修正了CARP使用的简 单哈希算法带来的问题,使得分布式哈希(DHT)可以在P2P环境中真正得到应用.        一致性hash算法提出了在动态变化的Cache环境中,判定哈希算法好坏的四个定义:   1.平衡性(Balance):平衡性是指哈希的结果能够尽可能分布到所有的缓冲中去,这样可以使得所有的缓冲空间都得到利用.

前言 在入学时,学校为我们每位童鞋建立一个档案信息,当然每个档案信息都对应档案编号,还有比如在学校图书馆,图书馆为每本书都编了唯一的一个书籍号,那么问题来了,当我们需要通过档案号快速查到对应档案信息或者通过书记号快速查到对应书籍,这个时候我们可以通过哪种数据结构呢?前面几节我们详细讲解了ArrayList和LinkedList,我们知道ArrayList底层就是一维数组,但是我们事先不知道在数组中的索引,此时查询到对应档案编号或书籍号需要循环遍历,这个时候时间复杂度肯定不是O(1),即使我们知道

深度实战玩转算法,以Java语言主讲,通过7款经典好玩游戏,真正将算法用于实际开发,由算法大牛ACM亚洲区奖牌获得者liuyubobobo主讲,看得见的算法,带领你进入一个不一样的算法世界,本套课程共有10个章节,文件大小共计3.3G,官方售价248元.课程介绍:以下问题,在本课程中将会一一解答.学习这个课程将完成什么项目?算法有什么用?练习算法,一定要"刷题"吗?想找实习,想找工作,但是没有项目经验?学习本课程需要使用的语言:1.Java 语言:2.Java Swing:3.熟悉其他

原文:http://blog.csdn.net/wuhuan_wp/article/details/7010071 一致性哈希算法是分布式系统中常用的算法.比如,一个分布式的存储系统,要将数据存储到具体的节点上,如果采用普通的hash方法,将数据映射到具体的节点上,如key%N,key是数据的key,N是机器节点数,如果有一个机器加入或退出这个集群,则所有的数据映射都无效了,如果是持久化存储则要做数据迁移,如果是分布式缓存,则其他缓存就失效了. 因此,引入了一致性哈希算法: 把数据用hash函数

1. C语言:一个字符一个字符的读取 (有空再贴出来) 2.Java语言:按行读取,并用正则分割成多个单词,再用MapReduce并行计算单词数 (我使用的是ieda,有些地方跟eclipse有点区别) /** * 按流读取文件 (通过read.readLine()获取一行) * @param path * @return * @throws FileNotFoundException */ public BufferedReader openFile(final String path) th