RLP(Recursive Length Prefix, 递归长度前缀编码),是Ethereum中对象序列化的一个主要的编码方式,其目的是对任意嵌套的二进制数据的序列进行编码. RLP的目的仅仅是编码一些数据结构,而像string,int,float这些特定的原子数据类型就留给了更高阶的编码协议.在以太坊中,整形必须用没有前导0的大端格式编码(因此整数0则是一个空的数组). 如果要编码一个字典,推荐使用两种规范的编码格式——一是通过key的字典序来组织字典[[k1,v1],[k2,v2]……],

一．背景介绍: 给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为哈夫曼树(Huffman Tree).哈夫曼树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近. 二．实现步骤: 1.构造一棵哈夫曼树 2.根据创建好的哈夫曼树创建一张哈夫曼编码表 3.输入一串哈夫曼序列,输出原始字符 三．设计思想: 1.首先要构造一棵哈夫曼树,哈夫曼树的结点结构包括权值,双亲,左右孩子:假如由n个字符来构造一棵哈夫曼树,则共有结点2n-1个:在构造前,先初始化

//编码#include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<cstdlib> #include<algorithm> #include<queue> #include<fstream> #include<map> using namespace std; typedef struct HuffmanNode{ int w;//节点的权值

//最优二叉树 #include <iostream> #include <iomanip> using namespace std; //定义结点类型 //[weight | lchid | rchild | parent] //为了判定一个结点是否已加入到要建立的哈夫曼树中 //可通过parent域的值来确定. //初始时parent = -1,当结点加入到树中时,该结点parent的值 //为其父亲结点在数组Huffman中的序号. template<typename

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <string> using namespace std; struct Node { char character; unsigned int weight; unsigned int parent; unsign

本文介绍一个最简单的基于FFMPEG的视频编码器.该编码器实现了YUV420P的像素数据编码为H.264的压缩编码数据.编码器代码十分简单,可是每一行代码都非常重要,适合好好研究一下.弄清楚了本代码也就基本弄清楚了FFMPEG的编码流程.眼下我尽管已经调通了程序,可是还是有些地方没有全然搞明确,须要下一步继续探究然后补充内容. 本程序使用最新版的类库(编译时间为2014.5.6),开发平台为VC2010.全部的配置都已经做好,仅仅须要执行就能够了. 流程图(2014.9.29更新) 以下附一张使

//first thing:thanks to my teacher---chenrong      Dalian Maritime university /* 构造Huffman Tree思路: (1)根据给点的n个权值{w1,w2,w3.....wn}构成n棵二叉树的集合F={T1,T2,T3......Tn},其中每棵二叉树只有个带有权值Wi的根节点,其左右子树为空. (2)在F中选取两棵根结点的权值最小的树作为左右子树构造一个新二叉树,新根权值为左右子树权值之和. (3)在F中delet

ffmpeg开源库,实现将bmp格式的图片编码成x264文件,并将编码好的H264文件解码保存为BMP文件. 实现将视频文件yuv格式保存的图片格式的測试,图像格式png,jpg, gif等等測试均OK 自己依据博客的代码,vs2010搭建的測试环境.资源下载 详细代码: #define _AFXDLL #include<afxwin.h> #ifdef __cplusplus extern "C" { #endif #include <libavcodec/avco

在LINUX上进行编码转换时,既可以利用iconv函数族编程实现,也可以利用iconv命令来实现,只不过后者是针对文件的,即将指定文件从一种编码转换为另一种编码.    一.利用iconv函数族进行编码转换    iconv函数族的头文 在LINUX上进行编码转换时,既可以利用iconv函数族编程实现,也可以利用iconv命令来实现,只不过后者是针对文件的,即将指定文件从一种编码转换为另一种编码.    一.利用iconv函数族进行编码转换    iconv函数族的头文件是iconv.h,使用前

哈夫曼编码应该算数据结构"树"这一章最重要的一个问题了,当时大一下学期学的时候没弄懂,一年后现在算是明白了. 首先,讲讲思路. 正好这学期在学算法,这里面就用到了贪心算法,刚好练练手. 整个问题有几个关键点: 1,首先是要思考怎么样存下从txt中读取的一个所有字符中每种字符出现的次数,首先想到的应该是结构体数组,再仔细想想不对呀,时间复杂度太高了,每次判断一个字符都对知道它属于结构体数组中的哪一个,那要是txt中有很多字符,那光这个就得花好多时间.然后想想,如果读取的字符如果只有那25

===================================================== 最简单的基于FFmpeg的视频编码器文章列表: 最简单的基于FFMPEG的视频编码器(YUV编码为H.264) 最简单的基于FFmpeg的视频编码器-更新版(YUV编码为HEVC(H.265)) 最简单的基于FFmpeg的编码器-纯净版(不包含libavformat) ===================================================== 前一阵子做过一

编译:gcc -o f.exe f.c -liconv #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stddef.h> #include <string.h> #include <unistd.h> #include <iconv.h> #define OUTLEN 255 main() { char *in_utf8 = "姝e?ㄥ??瑁?"; char *i

转载自http://www.cnblogs.com/azraelly/archive/2012/06/21/2558360.html UTF8与GBK字符编码之间的相互转换 C++ UTF8编码转换 CChineseCode 一 预备知识 1,字符:字符是抽象的最小文本单位.它没有固定的形状(可能是一个字形),而且没有值.“A”是一个字符,“€”(德国.法国和许多其他欧洲国家通用货币的标志)也是一个字符.“中”“国”这是两个汉字字符.字符仅仅代表一个符号,没有任何实际值的意义. 2,字符集:字符

inux shell 配置文件中默认的字符集编码为UTF-8 .UTF-8是unicode的一种表达方式,gb2312是和unicode都是字符的编码方式,所以说gb2312跟utf-8的概念应该不是一个层次上的.在LINUX上进行编码转换时,可以利用iconv命令实现,这是针对文件的,即将指定文件从一种编码转换为另一种编码.       查了下iconv命令用法如下:iconv [选项...] [文件...] 有如下选项可用: 输入/输出格式规范:-f, --from-code=名称 原始文本

int 转 String: //方式一: int i1 = 888; String s1 = Integer.toString(i1); //方式二: int i2 = 888; String s2 = String.valueOf(i2); //方式三: int i3 = 888; String s3 = i3+""; String 转 int : //方式一: String s = "888“; int i = Integer.parseInt(s); //方式二: in

哈夫曼编码译码系统的实现,主要包含三部分: 1.创建哈夫曼树 2.编码函数 3.译码函数 编写代码时为了方便,在这里混用了c++的输入输出流.主体用c语言实现. 下面时代码部分: 1.头文件,以及储存结构: #include<stdio.h> #include<iostream> using namespace std; #define MAX 2000 typedef char ElemType; typedef struct{ ElemType data; int w; int

UTF8与GBK字符编码之间的相互转换 C++ UTF8编码转换 CChineseCode 一 预备知识 1,字符:字符是抽象的最小文本单位.它没有固定的形状(可能是一个字形),而且没有值."A"是一个字符,"€"(德国.法国和许多其他欧洲国家通用货币的标志)也是一个字符."中""国"这是两个汉字字符.字符仅仅代表一个符号,没有任何实际值的意义. 2,字符集:字符集是字符的集合.例如,汉字字符是中国人最先发明的字符,在中文.日

一 哈夫曼树 1.1 基本概念 算法思想 贪心算法(以局部最优,谋求全局最优) 适用范围 1 [(约束)可行]:它必须满足问题的约束 2 [局部最优]它是当前步骤中所有可行选择中最佳的局部选择 3 [不可取消]选择一旦做出,在算法的后面步骤中,就无法再改变. 示例 [树论:最优(二叉)数=带权路径最短的树] 哈夫曼(树)编码 [图论:最小(代价)生成树] 普里姆算法(Prim)(加点法,归并点) 克鲁斯卡尔(Kruskal)算法(加边法,归并边) [图论:单源最短路径=从某一结点出发至其他结点的

Base64 [原文链接] 目前Base64已经成为网络上常见的传输8Bit字节代码的编码方式之一.做支付系统时,系统之间的报文交互都需要使用Base64对明文进行转码,然后再进行签名或加密,之后再进行(或再次Base64)传输.那么,Base64到底起到什么作用呢? 在参数传输的过程中经常遇到的一种情况:使用全英文的没问题,但一旦涉及到中文就会出现乱码情况.与此类似,网络上传输的字符并不全是可打印的字符,比如二进制文件.图片等.Base64的出现就是为了解决此问题,它是基于64个可打印的字符来

直接Copy拿去用吧: 新的 tls 协议需要新的.net版本, tls 至少更新到.net4吧,尽量用最新的.net! 不然出错了就折腾... using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Net.Security; using System.Security.Cryptography.X509Certificates; using Syste

会话(Session)跟踪是Web程序中常用的技术,用来跟踪用户的整个会话.常用的会话跟踪技术是Cookie与Session.Cookie通过在客户端记录信息确定用户身份,Session通过在服务器端记录信息确定用户身份. 本章将系统地讲述Cookie与Session机制,并比较说明什么时候不能用Cookie,什么时候不能用Session. 1.1  Cookie机制 在程序中,会话跟踪是很重要的事情.理论上,一个用户的所有请求操作都应该属于同一个会话,而另一个用户的所有请求操作则应该属于另一个