目录 哈希摘要算法 对称加密算法 其他加密算法 编码 哈希摘要算法 以  root 加密为例. MD4:32位的摘要算法.2add09183d0b1dc0428701df9838fba MD5:32位的摘要算法.63a9f0ea7bb98050796b649e8548184 SHA1:40位的摘要算法.dc76e9f0c0006e8f919e0c515c66dbba3982f785 SHA224:56位的摘要算法.871ce144069ea0816545f52f09cd135d1182262c3

给你一个uint32 a,让你找到另一个uint32 b,使b > a,且b的二进制中1的个数等于a二进制中1的个数.且使b最小.(数据保证可出) 1 因为1的个数不变,所以必然大于n+lowbit(n);(lowbit(int n){return n&-n;}//取n的最小一个100000串,也就是取最后一位二进制1),先得到ripple=n+lowbit(n); 2 这个时候改变的1个数,取one=ripple^n;one里面有改变的1个数n1,再加上新增位一共n1+1个1,那么把one

第 21 题(数组)2010 年中兴面试题编程求解:输入两个整数 n 和 m,从数列 1,2,3.......n 中 随意取几个数,使其和等于 m ,要求将其中所有的可能组合列出来. 我的思路: 从小到大 依次拼凑 后面选的数字 必须比前面大 保证不重复如: n = 4 m = 81 2 3 4 超过8 去掉最后一个数 导数第二个数加一1 2 4 小于8 最后一个数等于 4 去掉最后一个数 导数第二个数加一1 3 4 符合 输出 最后一个数等于 4 去掉最后一个数 导数第二个数加一1 4 小于8

一.题目 给定一个十进制的正整数,写下从1开始,到N的所有整数,然后数一下其中出现“1”的个数. 要求: 写一个函数 f(N) ,返回1 到 N 之间出现的 “1”的个数.例如 f(12)  = 5. 在32位整数范围内,满足条件的“f(N) =N”的最大的N是多少. 二.设计思路 起初自己可以实现的思路是遍历每个数对10求余看是否等于1来统计,但时间复杂度高,不是最优算法. 另一种较优算法是分析正整数N各个位置上1出现的个数,即它的个位.十位.百位……上1的个数.先寻找规律: f(13)=2+

最长上升子序列的O(n*log(n))算法. 不上升子序列的个数等于最长上升子序列的长度. #include<string.h> #include<stdio.h> #include<iostream> #include<algorithm> using namespace std; #define INF 9999999 int dp[10001]; int num[10001]; int num2[10001]; int tops; int dos(in

Easy Number Challenge Time Limit:2000MS     Memory Limit:262144KB     64bit IO Format:%I64d & %I64u Submit Status Practice CodeForces 236B Appoint description:  System Crawler  (2016-04-26) Description Let's denote d(n) as the number of divisors of a

求阶乘末尾0的个数 (1)给定一个整数N,那么N的阶乘N!末尾有多少个0?比如:N=10,N!=3628800,N!的末尾有2个0. (2)求N!的二进制表示中最低位为1的位置. 第一题 考虑哪些数相乘能得到10,N!= K * 10M其中K不能被10整除,则N!末尾有M个0. 对N!进行质因数分解: N!=2X*3Y*5Z…,因为10=2*5,所以M与2和5的个数即X.Z有关.每一对2和5都可以得到10,故M=min(X,Z).因为能被2整除的数出现的频率要比能被5整除的数出现的频率高,所以M

Let f(x) be the number of zeroes at the end of x!. (Recall that x! = 1 * 2 * 3 * ... * x, and by convention, 0! = 1.) For example, f(3) = 0 because 3! = 6 has no zeroes at the end, while f(11) = 2 because 11! = 39916800 has 2 zeroes at the end. Given

求N的阶乘N!中末尾0的个数 有道问题是这样的:给定一个正整数N,那么N的阶乘N!末尾中有多少个0呢?例如:N=10,N=3628800,则N!的末尾有两个0:直接上干货,算法思想如下:对于任意一个正整数N!,都可以化为N!= (2^X)*(3^Y)* (5^Z)......的形式,要求得末尾0的个数只需求得min(X, Z)即可,由于是求N!,则X >= Z; 即公约数5出现的频率小于等于2出现的频率,即Z=min(X, Z),即出现0的个数等于公约数5出现的次数: 方法一: #include

什么是素数? 质数又称素数.一个大于1的自然数,除了1和它自身外,不能被其他自然数整除的数叫做质数:否则称为合数.(注:1不是素数.) 方法一: 基本方法,——计数方法. $num = 7; $n = 0;//用于记录能被整除的个数 -- 计数 for($i = 1;$i <= $num; ++$i) { if($num % $i == 0) { $n++; } } if($n == 2) { echo "$num 是素数"; }else { echo "$num 不是

一个数的正约数个数等于这个数的质因数分解后 每一项幂+1的积 因为每个质因数的幂可以为0, 1, 2--(注意可以为0) 所以就每个质因数配一个幂任意组合就可得一个正因数,根据乘法原理可得正约数个数. 另外质因数分解可以不用素数筛(但可能会稍微慢一点) #include<cstdio> #define REP(i, a, b) for(int i = (a); i < (b); i++) using namespace std; int f(int n) { int ret = 1; f

题目: 输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. 分析: 最先想到的是将数组升序排列,返回前k个元素.不过排序的话效率可能会较低,我们可以使用优先级队列模拟堆来处理. 模拟一个k个元素的最大堆,当堆内元素个数等于k的时候,新来的元素就要和堆顶元素去比较,如果小于堆顶元素,就删除堆顶元素,将新元素添加进堆中,由于最大堆的堆顶元素是最大元素,我们可以保持堆中元素始终是最小的几个,因为每有新的元素来,都会进行比较,最后堆

题目链接: https://leetcode-cn.com/problems/count-complete-tree-nodes 难度:中等 通过率:57.4% 题目描述: 给出一个 完全二叉树 ,求出该树的节点个数. 说明: 完全二叉树的定义如下:在完全二叉树中,除了最底层节点可能没填满外,其余每层节点数都达到最大值,并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置.若最底层为第h 层,则该层包含 1~ 2h 个节点. 示例: 输入: 1 / \ 2 3 / \ / 4 5 6 输出: 6 思

题目大意:       每一头牛的愿望就是变成一头最受欢迎的牛.现在有N头牛,给你M对整数(A,B),表示牛A认为牛B受欢迎. 这 种关系是具有传递性的,如果A认为B受欢迎,B认为C受欢迎,那么牛A也认为牛C受欢迎.你的任务是求出有多少头 牛被所有的牛认为是受欢迎的.         先用tarjan求出每个强连通分量,再缩点,统计每个点的出度,如果有且只有1个出度为0的点,就输出这个点包含的节点数,否则输出0.   证明:       如果有强连通分量被孤立(即和其他强连通分量无边相连),那么

求x!在k进制下后缀和的个数 20分:     求十进制下的x!后缀和的个数 40分: 高精求阶乘,直接模拟过程 (我不管反正我不打,本蒟蒻最讨厌高精了) 60分     利用一个定理(网上有求x!在10进制.2进制下后缀和的个数的题,原理一样) 证明:(转自http://www.cnblogs.com/dolphin0520/) 求n的阶乘某个因子a的个数,如果n比较小,可以直接算出来,但是如果n很大,此时n!超出了数据的表示范围,这种直接求的方法肯定行不通.其实n!可以表示成统一的方式.  

题目 给出一个完全二叉树,求出该树的节点个数. 说明: 完全二叉树的定义如下:在完全二叉树中,除了最底层节点可能没填满外,其余每层节点数都达到最大值,并且最下面一层的节点都集中在该层最左边的若干位置.若最底层为第 h 层,则该层包含 1~ 2h 个节点. 示例: 输入: 1 / \ 2 3 / \ / 4 5 6 输出: 6 来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/count-complete-tree-nodes 著作权归领扣网络

最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射.一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求:另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少磁盘容量需求,也会将文件进行压缩,尽管现在的网络带宽越来越高,压缩已经不像90年代初那个时候那么迫切,但在很多场合下仍然需要,其中一个原因是

题目大意:有N头奶牛,每头那牛都有一个标号Pi,1 <= Pi <= M <= N <= 40000.现在Farmer John要把这些奶牛分成若干段,定义每段的不河蟹度为:若这段里有k个不同的数,那不河蟹度为k*k.那总的不河蟹度就是所有段的不河蟹度的总和. 思路:显然如果连续的一段数字相同,我们可以把它们合并成一个数字. 用f[i]表示在1~i这一段的最小不河蟹度.因为答案最大为n,显然不可能出现一段中有超过sqrt(n)个不同的数. 定义b[j],使b[j]+1~i中不同的数

栅格布局想必大家都很了解,我们做页面开发的时候,往往对页面板式的要求很高,如何对各个区域的内容排版,并使之对齐是我们的一大难题.而栅格系统就是我们排版的利器,他支持自动对齐.自动计算边距.流式布局等优点,简单好用的特性使得栅格布局成为所有主流框架的必备的功能. 我们简单分析一下栅格布局的原理: 容器/行/列/栅间距 一个栅格布局需要3部分组成--容器(container),行(row),列(column,也可称为栅).容器是用于确定宽度的,行需要放到容器中:行是将列分组,并把一组列合并为一个行:

前段时间,在学习试用FFmpeg播放音频的时候总是有杂音,网上的很多教程是基于之前版本的FFmpeg的,而新的FFmepg3中audio增加了平面(planar)格式,而SDL播放音频是不支持平面格式的,所以通过FFmpeg解码出来的数据不能直接发送到SDL进行播放,需要进行一个格式转换.通过网上一些资料,也能够正确的播放音频了,但是对具体的音频转换过程不是很了解,这里就对FFmpeg的对音频的存储格式及格式转换做个总结.本文主要有以下几个方面的内容: AVSampleFormat 音频samp

Given a non negative integer number num. For every numbers i in the range 0 ≤ i ≤ num calculate the number of 1's in their binary representation and return them as an array. Example: For num = 5 you should return [0,1,1,2,1,2]. Follow up: It is very