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算法分析：XCTF 4th-WHCTF-2017
，这个字符就在我们输入错误后提示的，可以看第一大步的图，双击找到这个字符串的引用（如下图） ②大概分析引用“Wrong!”的代码段 发现跳转到输出“Wrong!” ,此时为了方便分析我们采用IDA来分析 拖进IDA pro 直接按G跳转到401000（如下图） 401000函数代码 int __cdecl sub_401000(int a1, int a2) { strlen(byte_40A030)就是等于我们输入字符串的正确长度（0x13）,其实这里可以有很大程度可以确定byte_40A030就是flag最后的加密结果，但是为了严谨我们还是通过函数调用来具体分析 如上图，找到了401000函数的调用者401080，我们分析一下401080的逻辑： 定义整数变量v5接受401000的返回值（刚才分析过，只有0或1），接下来执行401140函数，跟进去看以后就只是一个 函数，因为刚才我们上面已经分析过了，所以先通过sub_401000中的写出byte_40A030变量来反推出我们输入的flag因该是多少，解密脚本如下： #include #include int main
39010编辑于 2022-04-13 - 来自专栏二猫の家
4.算法设计与分析__动态规划
具体的动态规划算法多种多样，但它们具有相同的填表格式。 步骤1～3是动态规划算法的基本步骤。 在只需要求出最优值的情形，步骤4可以省略； 若需要求出问题的一个最优解，则必须执行步骤4。 4.1.1 分析最优解的结构 将矩阵连乘积AiAi+1…Aj 简记为A[i:j], 这里i≤j; 考察计算A[1:n]的最优计算次序。 这也是该问题可用动态规划算法求解的又一显著特征。 用动态规划算法解此问题，可依据其递归式以自底向上的方式进行计算。 在计算过程中，保存已解决的子问题答案。 约束方程： ≤W 目标函数： 因此问题就归结为找到一个满足上述约束方程，并使目标函数达到最大的解向量： X＝{x1，x2，…，xn}, 4.5.1 递归关系分析 4.5.1 递归关系分析
1.2K30编辑于 2022-11-30 - 来自专栏进阶高级前端工程师
React源码分析4-深度理解diff算法
render 阶段，其中 begin 时会调用 reconcileChildren 函数， reconcileChildren 中做的事情就是 react 知名的 diff 过程，本章会对 diff 算法进行讲解 diff 算法介绍react 的每次更新，都会将新的 ReactElement 内容与旧的 fiber 树作对比，比较出它们的差异后，构建新的 fiber 树，将差异点放入更新队列之中，从而对真实 dom 经典的 diff 算法 中，将一棵树转为另一棵树的最低时间复杂度为 O(n^3)，其中 n 为树种节点的个数。 假如采用这种 diff 算法，一个应用有 1000 个节点的情况下，需要比较 十亿 次才能将 dom 树更新完成，显然这个性能是无法让人接受的。 diff 策略react 将 diff 算法优化到 O(n) 的时间复杂度，基于了以下三个前提策略：只对同级元素进行比较。
56920编辑于 2022-12-19 - 来自专栏进阶高级前端工程师
React源码分析4-深度理解diff算法
render 阶段，其中 begin 时会调用 reconcileChildren 函数， reconcileChildren 中做的事情就是 react 知名的 diff 过程，本章会对 diff 算法进行讲解 diff 算法介绍react 的每次更新，都会将新的 ReactElement 内容与旧的 fiber 树作对比，比较出它们的差异后，构建新的 fiber 树，将差异点放入更新队列之中，从而对真实 dom 经典的 diff 算法 中，将一棵树转为另一棵树的最低时间复杂度为 O(n^3)，其中 n 为树种节点的个数。 假如采用这种 diff 算法，一个应用有 1000 个节点的情况下，需要比较 十亿 次才能将 dom 树更新完成，显然这个性能是无法让人接受的。 diff 策略react 将 diff 算法优化到 O(n) 的时间复杂度，基于了以下三个前提策略：只对同级元素进行比较。
50120编辑于 2022-11-30 - 来自专栏进阶高级前端工程师
React源码分析4-深度理解diff算法
render 阶段，其中 begin 时会调用 reconcileChildren 函数， reconcileChildren 中做的事情就是 react 知名的 diff 过程，本章会对 diff 算法进行讲解 diff 算法介绍react 的每次更新，都会将新的 ReactElement 内容与旧的 fiber 树作对比，比较出它们的差异后，构建新的 fiber 树，将差异点放入更新队列之中，从而对真实 dom 经典的 diff 算法 中，将一棵树转为另一棵树的最低时间复杂度为 O(n^3)，其中 n 为树种节点的个数。 假如采用这种 diff 算法，一个应用有 1000 个节点的情况下，需要比较 十亿 次才能将 dom 树更新完成，显然这个性能是无法让人接受的。 diff 策略react 将 diff 算法优化到 O(n) 的时间复杂度，基于了以下三个前提策略：只对同级元素进行比较。
69530编辑于 2022-10-06 - 来自专栏进阶高级前端工程师
React源码分析4-深度理解diff算法5
render 阶段，其中 begin 时会调用 reconcileChildren 函数， reconcileChildren 中做的事情就是 react 知名的 diff 过程，本章会对 diff 算法进行讲解 diff 算法介绍react 的每次更新，都会将新的 ReactElement 内容与旧的 fiber 树作对比，比较出它们的差异后，构建新的 fiber 树，将差异点放入更新队列之中，从而对真实 dom 经典的 diff 算法 中，将一棵树转为另一棵树的最低时间复杂度为 O(n^3)，其中 n 为树种节点的个数。 假如采用这种 diff 算法，一个应用有 1000 个节点的情况下，需要比较 十亿 次才能将 dom 树更新完成，显然这个性能是无法让人接受的。 diff 策略react 将 diff 算法优化到 O(n) 的时间复杂度，基于了以下三个前提策略：只对同级元素进行比较。
53020编辑于 2023-01-09 - 来自专栏数据分析1480
【4步走起】如何用聚类算法分析用户？
今天主要探讨实际聚类分析时的一些技巧。 01 如何选择适合的聚类算法 聚类算法的运算开销往往很高，所以最重要的选择标准往往是数据量。 但数据量上升到一定程度时，如大于10万条数据，那么大部分聚类算法都不能使用。最近读到的一篇对比不同算法性能随数据量的变化很有意思。 当我们得到聚类结果后，可以对每个簇进行分析，分析簇中用户的个人情况，比如高净值客户的平均年龄、居住区域、开什么车。无关变量不应该作为输入，而应该得到聚类结果后作为分析变量。 直接采用算法来对变量重要性进行排序。 另一个鸡生蛋蛋生鸡的问题是，如果我用算法找到了重要特征，那么仅用重要特征建模可以吗？ 比如我们对彩票客户进行聚类，最终得到4个簇，其中分为： “高购买力忠实客户”：花了很多钱的忠实客户，他们可能常年购买且花费不菲 “普通忠实客户”：常年购买，但每次的购买额度都不大 “刺激性消费单次购买者
82630发布于 2019-08-06 - 来自专栏修也的进阶日记
算法手记4
解题代码: 本题解题代码如下: class Solution { public: int vis[101][101]={0};//标记这个位置是否被用过 int dx[4]={0,0,1 ,-1}; int dy[4]={1,-1,0,0}; bool exist(vector<string>& board, string word) { word.size()-1) return true; //进入这个位置就把这个位置锁住 vis[x][y] = 1; //如果递归的是中间字符,继续搜索4个方位有没有符合下一个的 ,如果有,继续递归搜 for(int i=0; i<4; i++) { int a = x+dx[i],b=y+dy[i]; 如果四个位置找完没有符合下一个字符的,那么释放本位置的锁,返回false vis[x][y]=0; return false; } }; 结语 说点啥好呢...牵扯二维的算法就有点难了
17310编辑于 2025-03-15 - 来自专栏云深之无迹
Python算法.4
Python算法.3 Python 算法.2 Python算法.1 colors=['black','white'] sizes=['S','M','L'] tshirts=[(color,size print("A:%2d B:%2d C:%2d" % (a, b, c), end='') i += 1 if i % 4 # 求阶乘 def fact(n): if n==1: return 1 return n*fact(n-1) fact(4) def fib(n): if n
37950发布于 2021-07-23 - 来自专栏国产程序员
垃圾回收算法(4)-复制算法
算法原理 复制算法首先将或者的内存空间分为2块，每次只使用其中一块，在垃圾会搜时将正在使用的内存中的存活对象复 制到未被使用的内存块中，之后清楚正在使用的内存块中的所有对象，交换2个内存的角色，最后完成垃圾回收 因为年轻代中的对象基本都是朝生夕死的(80%以上)，所以在年轻代的垃圾回收算法使用的是复制算法，复制算法的基本思想就是将内存分为两块，每次只用其中一块，当这一块内存用完，就将还活着的对象复制到另外一块上面 复制算法不会产生内存碎片。 在GC开始的时候，对象只会存在于Eden区和名为“From”的Survivor区，Survivor区“To”是空的。 image 存在问题 由于JVM中的绝大多数对象都是瞬时状态的，生命周期非常短暂，所以复制算法被广泛应用于年轻代中。 不过在垃圾收集技术中，复制算法提高效率的代价是认为的将可用内存缩小了一半。 个人博客 简书 掘金 CSDN OSCHINA
91420发布于 2020-07-22 - 来自专栏ellipse数据库技术
算法与算法分析
一、什么叫算法 算法（Algorithm）：是对特定问题求解方法或步骤的一种描述。 一个计算机程序是对一个算法使用某种程序设计语言的具体实现。 算法一般具有以下五个特性： 1、输入：一个算法有零个或多个输入，这些输入取自于某个特定的对象集合。 4、确定性：算法中每一条指令必须有确切的含义，不存在二义性。 5、可行性：算法描述的操作都可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现。 二、什么叫好算法 评价一个好的算法有以下几个标准： 正确性（Correctness）：算法应满足具体问题的需求。 通用性（Generality）：算法应具有一般性 ，即算法的处理结果对于一般的数据集合都成立。 效率与存储空间需求：效率指的是算法执行的时间；存储空间需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。
1.2K20发布于 2019-08-16 - 来自专栏DearXuan的博客文章
算法基础-算法分析
算法 什么是算法 算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是执行的有限序列，其中每个指令都表示一个或多个操作。 这就是一种算法。 为什么要用算法 算法无处不在。 为了走出迷宫，你可能需要DFS，即深度优先搜索算法来寻找出路。 为了找到最短路径，你可能要用到A*算法来高效查找。 算法效率 渐进时间复杂度 在一个算法中，若基本操作重复的次数可以表示为对问题规模n的函数 f(n) ，那么算法的时间度量就可以记作 T(n)=O(f(n)) 它表示随着问题规模n的增加，算法执行时间的增长率和 如果所需的储存空间大小与数据数据有关，则除非特别指明，均按最坏情况分析。 分治法 如果一个算法通过一次或多次调用自身来解决问题，那么这些算法就使用了分治法的思想。 由于迭代到最后,2的k次方应该等于n，所以可以直接使用logn来替换k，因此完整推导过程如下 故归并排序的时间复杂度为O(nlogn) 实际上分治法并不会只分成两个部分，还可以有T(n/3)甚至T(n/4)
65010编辑于 2022-01-21 - 来自专栏嵌入式智能硬件
算法分析
算法是为求解一个问题需要遵循的、被清楚的指定的简单指令集合。 估计算法资源消耗所需的分析一般来说是一个理论问题，因此需要一套正式的系统架构。 一、运行时间计算 法则1-for循环 一次for循环的运行时间至多该for循环内语句（包括测试）的运行时间迭代的次数 法则2-嵌套for循环 从里向外分析这些for循环。 法则3-顺序语句 将各个语句的运行时间求和即可 法则4-IF/ELSE 一个if/else语句的运行时间从不超过判断再加上S1和S2中运行时间长者的总运行时间。
49730编辑于 2022-05-10 - 来自专栏数据科学与人工智能
算法分析
一、什么是算法分析？ 程序和算法的区别。算法是对问题解决的分步描述，程序则是采用某种编程语言实现的算法，同一个算法通过不同的程序员采用不同的编程语言，能产生很多程序。 我们主要感兴趣的是算法本身特性，算法分析主要就是从计算资源消耗的角度来评判和比较算法，更高效利用计算资源，或者更少占用资源的算法，就是好算法。 四、第二种无迭代的累计算法 利用求和公式的无迭代算法，采用同样的方法检测运行时间，需要关注的两点，这种算法的运行时间比前种都短很多，运行时间与累计对象n的大小没有关系（前种算法是倍数增长关系），新算法运行时间几乎与需要累计的数目无关 五、运行时间检测的分析 观察一下第一种迭代算法，包含了一个循环，可能会执行更多语句。这个循环运行次数跟累加值n有关系，n增加，循环次数也增加。但关于运行时间的实际检测有点问题。 同一个算法，采用不同的编程语言编写，放在不同的机器上运行，得到的运行时间会不一样，有时候会大不一样，比如把非迭代算法放在老旧机器上跑，甚至可能慢过新机器上的迭代算法，所以我们需要更好的方法来衡量算法的运行时间
85710发布于 2020-09-29 4种回收算法
(先不清理，先移动再清理回收对象) 优点： 不产生空间碎片：将所有存活对象整理到一端，边界以外被清理掉 缺点： 效率低：标记-整理算法是在标记-清除算法的基础上，又进行了对象的移动，因此成本更高 复制算法(Copying)： 复制算法：将可用内存分为大小相等两块，每次只使用其中一块，当该内存使用完后，就将该内存中活着的对象复制到另一块内存；然后再将已使用过得内存一次性清理 这样每次都是对一块内存进行回收 ，如果存活对象很多，那么复制算法的效率将会大大降低。 ，再根据不同的算法进行回收。 3、当对象寿命超过阈值时，会晋升至老年代，最大寿命是15（4bit） 4、当老年代空间不足，会先尝试触发 minor gc，如果之后空间仍不足，那么触发 full gc，STW(stop the
25710编辑于 2024-03-20- 来自专栏帆说区块链
【共识算法（4）】拜占庭容错算法-“PBFT”
该算法是继raft算法之后的再一次深入实践的共识算法，与raft、paxo一样都可以看作是分布式一致性算法。 Practical Byzantine Fault Tolerance：PBFT，是联盟币的共识算法的基础。实现了在有限个节点的情况下的拜占庭问题，有3f+1的容错性，并同时保证一定的性能。 容错率 raft算法的的容错只支持容错故障节点，不支持容错作恶节点，所以容错率高，过半节点正常即可 PBFT算法可以容忍小于1/3个无效或者恶意节点 作恶节点：除了可以故意对集群的其它节点的请求无响应之外 Primary节点和普通节点，PBFT系统的Primary是轮流当选的，这和zab、raft不一样 主节点 p = v mod |R| p：主节点编号 v：视图编号 |R|节点个数 Primary角色分析 性能尚可 PBFT 算法通信复杂度 o（n^2），因为系统在尝试达成状态共识时，涉及到N个几点都需要广播N-1个其它节点。
2.3K10编辑于 2022-04-26 - 来自专栏C语言入门到精通
1.4 算法和算法分析
01 算法 1、算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。 2、算法的特性 （1）有穷性 （2）确定性 （3）可行性 （4）输入 （5）输出） 02 算法设计的要求 1、正确性：算法应该满足具体问题的需求。 2、可读性：算法主要是为了人的阅读与交流，其次才是机器执行。 3、健壮性：当输入数据非法时，算法也能适当地做出反应或进行处理，而不会产生莫名其妙地结果。 4、效率与低存储量需求：通俗地说，效率指的是算法执行的时间。 03 算法的效率和存储空间需求 1、算法执行时间需要通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。 2、度量一个程序的执行时间的方法 （1）事后统计的方法 （2）事前分析估算的方法 3、空间复杂度 S（n）=O（f（n）），其中n为问题的规模，一个上机执行的程序除了需要存储空间来寄存本身所用指令、常数
6593229发布于 2019-07-12 - 来自专栏CSDN旧文
算法分析设计--递归算法
What’s the 递归算法 定义： 程序直接或间接调用自身的编程技巧称为递归算法（Recursion）。 注意事项： 递归算法运行效率较低 容易爆栈 一定要设置递归出口不然容易死锁而且爆栈 Why we learn this？ 递归是搜索、分治、回溯算法的 例题： 1. 例：6的划分： 6=5+1 6=4+2 6=4+1+1 6=3+3 6=3+2+1 6=3+1+1+1 6=2+2+2 6=2+2+1+1 6=2+1+1+1+1 6=1+1+1+1+1+1 递归转移方程 } } int main() { int n; cin>>n; ss<<n; string s<<ss; split(n, 10, s+" ="); } <em>4</em>. (直接看公式吧) 首先<em>分析</em>数列的递归表达式： ?
71410发布于 2020-10-28 - 来自专栏司六米希
【算法分析】简答考核+算法
✨动态规划基本步骤✨ (1）分析最优解的性质，并刻划其结构特征。 (2）递归地定义最优值。 (3）以自底向上的方式或自顶向下的记忆化方法（备忘录法）计算出最优值。 (4）根据计算最优值时得到的信息，构造一个最优解。 动态规划算法与贪心算法的异同 共同点 都需要最优子结构性质， 都用来求有优化问题。 不同点 动态规划：每一步作一个选择—依赖于子问题的解。 贪心方法：每一步作一个选择—不依赖于子问题的解。 问题的最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征 ✨贪心选择性质✨ 所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。 这是贪心算法可行的重要要素。对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择性质，必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整体最优解。
75930编辑于 2022-11-15 - 来自专栏CreateAMind
组合游戏系列4: AlphaGo Zero 强化学习算法原理深度分析
这一篇，我们深入分析AlphaGo Zero的设计理念和关键组件的细节并解释组件之间的关联。 下一篇中，我们将在已有的N子棋OpenAI Gym 环境中用Pytorch实现一个简化版的AlphaGo Zero算法。 Alpha Beta剪枝 第二篇: 井字棋Leetcode系列题解和Minimax最佳策略实现 第三篇: 井字棋、五子棋的OpenAI Gym GUI环境 第四篇: AlphaGo Zero 强化学习算法原理深度分析 假设某节点有两个子节点s1, s2，它们的统计指标为 s1: w/n = 3/4，s2: w/n = 6/8，由于两者输赢比率一样，因此根据公式，访问次数少的节点出于Exploration的目的胜出，MCTS 在多次模拟结束后根据Play的算法，决定局面s的下一步行动。尽管每次模拟探索可能会深入多层，但最终play阶段的算法规则仅决定给定局面s的下一层落子动作。
2.3K51发布于 2020-10-22
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