简单注册器 附件 步骤: apk文件,直接用apkide打开 去找反编译后的文件,反编译后的语言并没有看大懂,网上百度后找到了一个反编的神器jeb,下载地址 用它反编译后按tab,就能看懂代码了,搜索flag,找到关键代码 flag就是"dd2940c04462b4dd7c450528835cca15"进行了下面的一系列算法加密,写个脚本跑一下即可 str=['d','d','2','9','4','0','c','0','4','4','6','2','b','4','d','d',…

从头到尾彻底理解KMP 作者:July 时间:最初写于2011年12月,2014年7月21日晚10点 全部删除重写成此文,随后的半个多月不断反复改进. 1. 引言 本KMP原文最初写于2年多前的2011年12月,因当时初次接触KMP,思路混乱导致写也写得混乱.所以一直想找机会重新写下KMP,但苦于一直以来对KMP的理解始终不够,故才迟迟没有修改本文. 然近期因开了个算法班,班上专门讲解数据结构.面试.算法,才再次仔细回顾了这个KMP,在综合了一些网友的理解.以及算法班的两位讲师朋友曹博.邹博的理…

原文: http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827 从头到尾彻底理解KMP 1. 引言 本KMP原文最初写于2年多前的2011年12月,因当时初次接触KMP,思路混乱导致写也写得混乱.所以一直想找机会重新写下KMP,但苦于一直以来对KMP的理解始终不够,故才迟迟没有修改本文. 然近期因在北京开了个算法班,专门讲解数据结构.面试.算法,才再次仔细回顾了这个KMP,在综合了一些网友的理解.以及跟我一起讲算法的两位讲师朋友曹博.邹博的理解…

KMP代码: int KmpSearch(char* s, char* p) { ; ; int sLen = strlen(s); int pLen = strlen(p); while (i < sLen && j < pLen) { //①如果j = -1,或者当前字符匹配成功(即S[i] == P[j]),都令i++,j++ || s[i] == p[j]) { i++; j++; } else { //②如果j != -1,且当前字符匹配失败(即S[i] != P[j…

很好,讲得很清晰,值得学习. 作者:July时间:最初写于2011年12月,2014年7月21日晚10点 全部删除重写成此文,随后的半个月从早到晚不断改进. 1. 引言 本KMP原文最初写于2年多前的2011年12月,因当时初次接触KMP,思路混乱导致写也写得非常混乱,如此,留言也是“骂声”一片.所以一直想找机会重新写下KMP,但苦于一直以来对KMP的理解始终不够,故才迟迟没有修改本文. 然近期因在北京开了个算法班,专门讲解数据结构.面试.算法,才再次仔细回顾了这个KMP,在综合了一些网友的理解…

1. 引言 在一个大的字符串中对一个小的子串进行定位称为字符串的模式匹配,这应该算是字符串中最重要的一个操作之一了.KMP本身不复杂,但网上绝大部分的文章把它讲混乱了.下面,咱们从暴力匹配算法讲起,随后阐述KMP的流程步骤.next 数组的简单求解.递推原理.代码求解,接着基于next 数组匹配,谈到有限状态自动机,next 数组的优化,KMP的时间复杂度分析,最后简要介绍两个KMP的扩展算法. 2. 暴力匹配算法 2.1 问题描述: 有一个文本串s和一个模式串p,现在要查找p在s中的位置,怎么…

一.朴素匹配算法 也就是暴力匹配算法.设匹配字符串的长度为n,模式串的长度为m,在最坏情况下,朴字符串匹配算法执行时间为O((n - m + 1)m). 假设m = n / 2, 那么该算法的复杂度就是Θ(n ^ 2).因为不须要预处理.朴素字符串匹配算法执行时间即为其匹配时间. strstr()函数就能够用这种方法实现,虽然效率不高: //strstr函数 char *strStr(const char *str, const char *substr) { if (substr == NUL…

从头到尾彻底理解KMP 作者:July时间:最初写于2011年12月,2014年7月21日晚10点 全部删除重写成此文,随后的半个多月不断反复改进. 1. 引言 本KMP原文最初写于2年多前的2011年12月,因当时初次接触KMP,思路混乱导致写也写得非常混乱,如此,留言也是“骂声”一片.所以一直想找机会重新写下KMP,但苦于一直以来对KMP的理解始终不够,故才迟迟没有修改本文. 然近期因在北京开了个算法班,专门讲解数据结构.面试.算法,才再次仔细回顾了这个KMP,在综合了一些网友的理解.以及跟…

最简单求解一个微分方程数值解得方法:Euler法 function [x,y]=Euler_method(dufun,span,h,x0,y0) %EuLer格式, %求解方程y'=dufun(x,y);其中x \in[a,b];y0为初始值:n为自变量的离散个数:y为求解结果 x=span(1):h:span(2); n=length(x); y=zeros(1,n);%存放数值的解 x(1)=x0; y(1)=y0; for i=1:n-1 y(i+1)=y(i)+h.*feval(dufu…

了解LR的同学们都知道,LR采用了最小化交叉熵或者最大化似然估计函数来作为Cost Function,那有个很有意思的问题来了,为什么我们不用更加简单熟悉的最小化平方误差函数(MSE)呢? 我个人理解主要有三个原因: MSE的假设是高斯分布,交叉熵的假设是伯努利分布,而逻辑回归采用的就是伯努利分布: MSE会导致代价函数$J(\theta)$非凸,这会存在很多局部最优解,而我们更想要代价函数是凸函数: MSE相对于交叉熵而言会加重梯度弥散. 这里着重讨论下后边两条原因. 代价函数为什么要为凸函数…