使用Scanner类可以很方便地便获取用户的键盘输入,Scanner是一个基于正则表达式的文本扫描器,它可以从文件.输入流 .字符串中解析出基本类型值和字符串值.Scanner类提供了多个构造器,不同的构造器可接受文件.输入流.字符串作为数据,用于从文件.输入流.字符串中解析数据. Scanner主要提供了两个方法来扫描输入: (1)   hasNextXxx():是否还有下一个输入项,其中Xxx可以是Int.Long等代表基本数据类型的字符串.如果需要判断是否包含下一个字符串,可以省略Xxx.

BlackArch-Tools 简介 安装在ArchLinux之上添加存储库从blackarch存储库安装工具替代安装方法BlackArch Linux Complete Tools List 简介 BlackArch Linux是针对渗透测试人员和安全研究人员的基于Arch Linux的渗透测试分发版.BlackArch Linux预装有上千种专用工具以用于渗透测试和计算机取证分析.BlackArch Linux与现有的Arch安装兼容.您可以单独或成组安装工具.https://blackar

扩展: For-each循环 for (String s: str) { System.out.println(s); } 等同于for (int i = 0; i < str.length; i++) {      String s = str[i];      System.out.println(s);} 是J2SE 1.5提供的另一种形式的for循环,可以用来处理不知道str长度的情况 顺序容器 泛型容器类 ArrayList ArrayList<String> notes =

假如要判断字符串A“AABA”是否是字符串B“AABAACAADAABAABA”的子串 最朴素的算法是枚举B的所有长度为4的子串,然后逐个与A进行对比,这样的时间复杂度是O(mn),m为A的长度,n为B的长度. 另一个做法是用哈希函数计算出A的哈希值,然后计算出B所有长度为4的子串的哈希值,这样比较就可以判断出A是否在B中.虽然这样做的时间复杂度还是O(mn),但是为接下来的滚动哈希打下了基础. Rabin-Karp算法采用了一种叫做滚动哈希的技巧,对哈希函数的类型有要求. Rabin-Karp

一.题意 经典的八数码问题,有人说不做此题人生不完整,哈哈.给出一个含数字1~8和字母x的3 * 3矩阵,如: 1  2  X            3 4  6            7  5  8 现在要你移动x的位置(方向为上.下.左.右),使得这个矩阵为: 1  2  3             4  5  6            7  8 x 求出最后能得到这个解的移动方案,输出移动的操作.(不要求最优解,也就是不要求移动次数最少) 二.题解 这个8数码问题,我们可以把它看成是一个全

上周末的时候.朋友约好去KTV,鉴于我这样的不怎么听歌的孩子伤不起啊,灵机一动就把我的酷狗歌单导出来了,XML文件嘛,内容太多,我仅仅想要歌名足已. 于是写了一个java去输出歌名.     岂料我受到了挫伤,scanner.hasNextLine()一直为false,于是我百思不得姐啊,经过调试发现,Scanner内部有java.nio.charset.UnmappableCharacterException,就百度了一下,没找到答案.google訪问不了.想起公司的网络是香港的,就远程上去,

Trie.并查集.堆.Hash表: Trie 快速存储和查找字符串集合 字符类型统一,将单词在最后一个字母结束的位置上打上标记 练习题:Trie字符串统计 import java.util.*; public class Main{ static int N = 100010; static int[][] son = new int[N][26]; static int[] con = new int[N]; static int idx =0; static char[] str = new

很久以前看到一篇文章,讲某个大网站储存用户口令时,会经过十分复杂的处理.怎么个复杂记不得了,大概就是先 Hash,结果加上一些特殊字符再 Hash,结果再加上些字符.再倒序.再怎么怎么的.再 Hash...看的眼花缭乱. 当时心想这么复杂应该很安全了吧.事实上即使现在,仍有不少人是这么认为的.所以在储存账号口令时,经常会弄些千奇百怪的组合. 奇怪的算法有意义吗,在什么情况下能派上用场?是否有更简单合理的替代方案? 这问题先从拖库说起. 知道算法才能破解 数据库中的口令,都是以 Hash 形式储存

(更新:https://www.cnblogs.com/index-html/p/frontend_kdf.html ) 0x00 前言 天下武功,唯快不破.但在密码学中则不同.算法越快,越容易破. 0x01 暴力破解 密码破解(严格地说应该是账号口令的破解),就是把散列值还原成明文口令.这貌似有不少方法,但事实上都得走一条路:暴力穷举.(也许你会说还可以查表,瞬间就出结果.虽然查表不用穷举,但表的制造过程仍然需要.查表只是将穷举提前了而已) 因为散列计算是单向的,是不可逆的,所以只能穷举.穷举

1. 引言 许多应用都需要动态集合结构,它至少需要支持Insert,search和delete字典操作.散列表(hash table)是实现字典操作的一种有效的数据结构. 2. 直接寻址表 在介绍散列表之前,我们先介绍直接寻址表. 当关键字的全域U(关键字的范围)比较小时,直接寻址是一种简单而有效的技术.我们假设某应用要用到一个动态集合,其中每个元素的关键字都是取自于全域U={0,1,…,m-1},其中m不是一个很大的数.另外,假设每个元素的关键字都不同. 为表示动态集合,我们用一个数组,或称为

hash表冲突的解决方法一般有两个方向: 一个是倾向于空间换时间,使用向量加链表可以最大程度的在节省空间的前提下解决冲突. 另外一个倾向于时间换空间,下面是关于这种思路的一种合适表长度的证明过程: 这种思路的主要做法是当位置冲突时使用随后的位置保存数据,但是毫无策略的直接使用随后的位置会造成大量的冲突,于是产生了平方位递增的方法,同时使用双方向交替的递增冲突位. 大家都知道表长度一般选取素数会比较好,那什么样的素数会比较好呢 素数除了2之外,都可以表示为4k+1和4k+3,就是对素数取模,模余要

前言 之前系列中在查询计划中一直出现Stream Aggregate,当时也只是做了基本了解,对于查询计划中出现的操作,我们都需要去详细研究下,只有这样才能对查询计划执行的每一步操作都了如指掌,所以才有了本文的出现,简短的内容,深入的理解,Always to review the basics. Stream Aggregate Stream Aggregate通过单列或者多列来对行进行分组并且对指定的查询来计算聚合表达式.最常见的聚合类型如SUM.COUNT.SUM.AVG.MIN.MAX,当

一.先明确几个基本概念 1.伪随机数:pseudo-random number generators ,简称为:PRNGs,是计算机利用一定的算法来产生的.伪随机数并不是假随机 数,这里的"伪"是有规律的意思,就  是计算机产生的伪随机数既是随机的又是有规律的.怎样理解呢?产生的伪随机数有时遵守一定的规律,有 时不遵守任何规律:伪随机数有一部分遵守一定的规律:另一部分不遵守任何规律.比如"世上没有两片形状完全相同的树叶",这正是点到了事 物的特性,即随机性,但是每种

查询提示一直是个很有争议的东西,因为他影响了sql server 自己选择执行计划.很多人在问是否应该使用查询提示的时候一般会被告知慎用或不要使用...但是个人认为善用提示在不修改语句的条件下,是常用手段.另外如果你是一个公司的dba 并且你对你所维护的数据库了如指掌,对业务也有相当深刻的了解那么查询提示也是你的一把利器. 但是,你所应用的提示是在现在的场景中基于现有的环境下,相对是一个好的方式,不能确保你所给予的提示永久有效,并且随着时间推移,数据量的变更,你所加的提示可能成为噩梦.所以没有充

一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置在这个Hash环上,然后根据数据的Key值计算得到其Hash值(其分布也为[0, 232-1]),接着在

在我们的项目中,有大量ajax查询表单+结果列表的页面,由于查询结果是ajax返回的,当用户点击列表的某一项进入详情页之后,再点击浏览器回退按钮返回ajax查询页面,这时大家都知道查询页面的表单和结果都回到了默认状态. 如果每次返回页面都要重新输入查询条件,或有甚者还得转到列表的第几页,那这种体验用户真的要抓狂了. 在我们的项目中,写了一个很简单的JavaScript基类来处理location.hash从而保存页面状态,今天在此就分享给大家. (本文的内容可能对于JavaScript初学者来讲有

序言 Hash数据结构累似c#中的dictionary,大家对数组应该比较了解,数组是通过索引快速定位到指定元素的,无论是访问数组的第一个元素还是最后一个元素,所耗费的时间都是一样的,但是数组中的索引却没有实际意义,他只是一个位置而已.而我们在查找某个元素时,一般都会使用有意义的字段来做索引,这就产生啦dictionary.其实dictionary的实现,就是让key跟下标索引有一定的关系,所实现的,让他的查找算法复杂度变为常数O(1). 扯完上面的蛋,我来说下今天要说redis中的Hash命令

nginx实现了自己的hash数据结构,正如数据结构中讲述的那样,nginx用开放链表法解决冲突,不过不同的是一旦一个hash表被初始化后就不会被修改,即插入和删除,只进行查询操作,所以nginx通过计算初始化时key的个数来确定hash表中桶的个数和每个桶的容量,这样能最大限度的利用内存资源.虽然用开放链表法,实际上每个桶都是一块连续的内存空间.nginx实现了两类hash结构,一类是key中包含通配符的ngx_hash_wildcard_t,另一类则是key中不包含通配符的ngx_hash_

nested loops join(嵌套循环)   驱动表返回几条结果集,被驱动表访问多少次,有驱动顺序,无须排序,无任何限制. 驱动表限制条件有索引,被驱动表连接条件有索引. hints:use_nl() merge sort join(排序合并)   驱动表和被驱动表都是最多访问1次,无驱动顺序,需要排序(SORT_AREA_SIZE),连接条件是<>或like导致无法使用. 在连接条件上建立索引可以消除一张表的排序. hints:use_merge() hash join(哈希连接)  

When you first saw the name of Hash,what do you think?HashSet,HashTable or other data structs of C#?As for me, the first time I saw the Hash,I considered is as the HashTable.Actually,Hash can identify with HashTable,the same as DataRow.A row data of

本文版权归博客园和作者本人共同所有,转载和爬虫请注明本系列分享地址:http://www.cnblogs.com/tdws/p/5815735.html 上一篇文章的不合理之处,已经有所修改. 今天分享的是Hash散列数据类型操作,不过我也觉得有了前两篇的基础搭建后,你就能自己按照StackExchange中所封装的方法,进行调用并再次封装.在实际项目中,有些方法可能并不需要,比如获取所有Field以及其Value.当真正封装成dll的时候,有些方法,我们可以在接口中禁用,在非用不可时,我们可以