七
24
2010
MD5即Message-Digest Algorithm 5(信息-摘要算法 5),由于输入信息A是不定长的,长度没有限制,对A进行MD5运算之后,生成的摘要B[B=MD5(A)]长度却是固定的,为128-bits 。无论是对一个空字符串还是bt下载的十几个G的文件,生成摘要的长度都是一样的。这就决定了信息A和摘要B是一种“多对一的关系”。
山东大学王小云教授成功破解MD5 , 王小云教授的研究成功在于实现了在可计算时间内实现找到C,使得MD5(C)=MD5(A)=B,但C未必等于A。这种信息和摘要的多对一关系,本身就决定了不可能从MD5 HASH中恢复出明文。
当然也并不是说这种破解研究毫无意义,看一下这篇文章就知道了:关于MD5破解这件事
另外推荐一个不错的加密解密的站点:http://www.md5.com.cn/
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四
14
2009
算法题目:
有一台机器,上面有m个储存空间。然后有n个请求,第i个请求计算时需要占R[i]个空间,储存计算结果则需要占据O[i]个空间(其中 O[i]<R[i])。问怎么安排这n个请求的顺序,使得所有请求都能完成。你的算法也应该能够判断出无论如何都不能处理完的情况。
比方说,m=14,n=2,R[1]=10,O[1]=5,R[2]=8,O[2]=6。在这个例子中,我们可以先运行第一个任务,剩余9个单位的空间足够执行第二个任务;但如果先走第二个任务,第一个任务执行时空间就不够了,因为10>14-6。
解答:
只需要按照R值和O值之差(即释放空间的大小)从大到小排序,依次处理请求就可以了。
转自:http://www.matrix67.com/blog/archives/1714
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三
6
2009
1、 堆排序定义
n个关键字序列Kl,K2,…,Kn称为堆,当且仅当该序列满足如下性质(简称为堆性质):
(1) ki≤K2i且ki≤K2i+1 或(2)Ki≥K2i且ki≥K2i+1(1≤i≤ )
若将此序列所存储的向量R[1..n]看做是一棵完全二叉树的存储结构,则堆实质上是满足如下性质的完全二叉树:树中任一非叶结点的关键字均不大于(或不小于)其左右孩子(若存在)结点的关键字。
【例】关键字序列(10,15,56,25,30,70)和(70,56,30,25,15,10)分别满足堆性质(1)和(2),故它们均是堆,其对应的完全二叉树分别如小根堆示例和大根堆示例所示。
2、大根堆和小根堆
根结点(亦称为堆顶)的关键字是堆里所有结点关键字中最小者的堆称为小根堆。
根结点(亦称为堆顶)的关键字是堆里所有结点关键字中最大者,称为大根堆。
注意:
①堆中任一子树亦是堆。
②以上讨论的堆实际上是二叉堆(Binary Heap),类似地可定义k叉堆。
3、堆排序特点
堆排序(HeapSort)是一树形选择排序。
堆排序的特点是:在排序过程中,将R[l..n]看成是一棵完全二叉树的顺序存储结构,利用完全二叉树中双亲结点和孩子结点之间的内在关系【参见二叉树的顺序存储结构】,在当前无序区中选择关键字最大(或最小)的记录。
4、堆排序与直接插入排序的区别
直 接选择排序中,为了从R[1..n]中选出关键字最小的记录,必须进行n-1次比较,然后在R[2..n]中选出关键字最小的记录,又需要做n-2次比 较。事实上,后面的n-2次比较中,有许多比较可能在前面的n-1次比较中已经做过,但由于前一趟排序时未保留这些比较结果,所以后一趟排序时又重复执行 了这些比较操作。
堆排序可通过树形结构保存部分比较结果,可减少比较次数。
5、堆排序
堆排序利用了大根堆(或小根堆)堆顶记录的关键字最大(或最小)这一特征,使得在当前无序区中选取最大(或最小)关键字的记录变得简单。
1 /*
2 堆排序
3 (1)用大根堆排序的基本思想
4 ① 先将初始文件R[1..n]建成一个大根堆,此堆为初始的无序区
5 ② 再将关键字最大的记录R[1](即堆顶)和无序区的最后一个记录R[n]交换,
6 由此得到新的无序区R[1..n-1]和有序区R[n],且满足R[1..n-1].keys≤R[n].key
7 ③ 由于交换后新的根R[1]可能违反堆性质,故应将当前无序区R[1..n-1]调整为堆。
8 然后再次将R[1..n-1]中关键字最大的记录R[1]和该区间的最后一个记录R[n-1]交换,
9 由此得到新的无序区R[1..n-2]和有序区R[n-1..n],且仍满足关系R[1..n- 2].keys≤R[n-1..n].keys,
10 同样要将R[1..n-2]调整为堆。
11 ……
12 直到无序区只有一个元素为止。
13 (2)大根堆排序算法的基本操作:
14 ① 初始化操作:将R[1..n]构造为初始堆;
15 ② 每一趟排序的基本操作:将当前无序区的堆顶记录R[1]和该区间的最后一个记录交换,然后将新的无序区调整为堆(亦称重建堆)。
16 注意:
17 ①只需做n-1趟排序,选出较大的n-1个关键字即可以使得文件递增有序。
18 ②用小根堆排序与利用大根堆类似,只不过其排序结果是递减有序的。
19 堆排序和直接选择排序相反:在任何时刻,堆排序中无序区总是在有序区之前,
20 且有序区是在原向量的尾部由后往前逐步扩大至整个向量为止。
21 */
22
23 //生成大根堆
24 void HeapAdjust(int SortData[],int StartIndex, int Length)
25 {
26 while(2*StartIndex+1 < Length)
27 {
28 int MinChildrenIndex = 2*StartIndex+1 ;
29 if(2*StartIndex+2 < Length )
30 {
31 //比较左子树和右子树,记录最大值的Index
32 if(SortData[2*StartIndex+1]<SortData[2*StartIndex+2])
33 {
34 MinChildrenIndex = 2*StartIndex+2;
35 }
36 }
37 if(SortData[StartIndex] < SortData[MinChildrenIndex])
38 {
39 //交换i与MinChildrenIndex的数据
40 int tmpData =SortData[StartIndex];
41 SortData[StartIndex] =SortData[MinChildrenIndex];
42 SortData[MinChildrenIndex] =tmpData;
43 //堆被破坏,需要重新调整
44 StartIndex = MinChildrenIndex ;
45 }
46 else
47 {
48 //比较左右孩子均大则堆未破坏,不再需要调整
49 break;
50 }
51 }
52
53 return;
54 }
55
56 //堆排序
57 void HeapSortData(int SortData[], int Length)
58 {
59 int i=0;
60
61 //将Hr[0,Lenght-1]建成大根堆
62 for (i=Length/2-1; i>=0; i–)
63 {
64 HeapAdjust(SortData, i, Length);
65 }
66
67 for (i=Length-1; i>0; i–)
68 {
69 //与最后一个记录交换
70 int tmpData =SortData[0];
71 SortData[0] =SortData[i];
72 SortData[i] =tmpData;
73 //将H.r[0..i]重新调整为大根堆
74 HeapAdjust(SortData, 0, i);
75 }
76
77 return;
78 }
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二
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| #include<stdio.h>
int main()
{
char str[]={'0','1','2','3','4','5','6','7','8','9','A','B','C','D','E','F'};
char data[100];
printf("Input a number:\n");
int n,m,i=0;
scanf("%d",&n);
while(n!=0)
{
m=n & 0xf;
data[i]=str[m];
n=n >> 4;
i++;
}
data[i]='\0';
for(--i;i>=0;i--)
{
printf("%c",data[i]);
}
printf("\n");
return 0;
} |
其中不得不提的是,m=n & 0xf(除16取余)n=n >> 4(除16取商,右移4位),这样能够提高程序的执行效率,面试经常被问到的问题。
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二
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| void selection_sort(int list[], int n)
{
int i, j, min;
for (i = 0; i < n - 1; i++)
{
min = i;
for (j = i+1; j < n; j++)
{
if (list[j] < list[min])
{
min = j;
}
}
swap(&list[i], &list[min]);
}
} |
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关键代码如下:
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| void quicksort(int list[],int m,int n)
{
int key,i,j,k;
if( m < n)
{
k = choose_pivot(m,n);
swap(&list[m],&list[k]);
key = list[m];
i = m+1;
j = n;
while(i <= j)
{
while((i <= n) && (list[i] <= key))
i++;
while((j >= m) && (list[j] > key))
j--;
if( i < j)
swap(&list[i],&list[j]);
}
swap(&list[m],&list[j]);
quicksort(list,m,j-1);
quicksort(list,j+1,n);
}
} |
原文:http://cprogramminglanguage.net/quicksort-algorithm-c-source-code.aspx
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