给定一个长度为n的字符串,再给定m个询问,每个询问包含四个整数l1,r1,l2,r2l1,r1,l2,r2,请你判断[l1,r1l1,r1]和[l2,r2l2,r2]这两个区间所包含的字符串子串是否完全相同. 字符串中只包含大小写英文字母和数字. 输入格式 第一行包含整数n和m,表示字符串长度和询问次数. 第二行包含一个长度为n的字符串,字符串中只包含大小写英文字母和数字. 接下来m行,每行包含四个整数l1,r1,l2,r2l1,r1,l2,r2,表示一次询问所涉及的两个区间. 注意,字符串的位

catalogue . PHP Hash表 . PHP数组定义 . PHP变量实现 . PHP常量实现 1. PHP Hash表 0x1: 基本概念 哈希表在实践中使用的非常广泛,例如编译器通常会维护的一个符号表来保存标记,很多高级语言中也显式的支持哈希表. 哈希表通常提供查找(Search),插入(Insert),删除(Delete)等操作,这些操作在最坏的情况下和链表的性能一样为O(n). 不过通常并不会这么坏,合理设计的哈希算法能有效的避免这类情况,通常哈希表的这些操作时间复杂度为O(1)

今天学习的是数组和Hash,数组在很多编程语言中都能常常用到. 数组: 数组是存储数据的一种容器,在Ruby中,数组中存储的数据可以是任何类型的数据:这和JAVA不同,在JAVA中,数组是存储同一类型数据的结构. 1. 在Ruby中如何定义数组呢? 使用[ ]来框住元素,而元素之间则使用","间隔.如下, name = ["Windy", "Cindy", "Amee", "Tom"] name = []

man, info, help, date, hwclock, cal, shutdown, reboot, halt, poweroff, type, cd, which, dirname, basename, who, which, whatis, makewhatis, echo, hash, tty tac:cat按行逆序显示 file FILE...: 查看文件内容的格式 # mkdir `date +%F-%H-%M-%S`创建以当前时间命令目录,例如2014-----; rmdir

1 概述 链表查找的时间效率为O(N),二分法为log2N,B+ Tree为log2N,但Hash链表查找的时间效率为O(1). 设计高效算法往往需要使用Hash链表,常数级的查找速度是任何别的算法无法比拟的,Hash链表的构造和冲突的不同实现方法对效率当然有一定的影响,然而Hash函数是Hash链表最核心的部分,本文尝试分析一些经典软件中使用到的字符串Hash函数在执行效率.离散性.空间利用率等方面的性能问题. 打造最快的Hash表(和Blizzard的对话) 先提一个简单的问题,如果有一个庞

进入题后老套路得到两个关键: 1.$hash=md5($sign.$key);the length of $sign is 8 2.key=123&hash=f9109d5f83921a551cf859f853afe7bb 然后md5解密那个hash=kkkkkk01123 根据源码说的$sign位数为8位,后改一下key 然后md5后得到提示Gu3ss_m3_h2h2.php这个文件 <?php class Demo {     private $file = 'Gu3ss_m3_h2h2

题意:给你两个字符串a,b,不区分大小写,将b分成三段,重新拼接,问是否能得到A: 思路:暴力枚举两个断点,然后check的时候需要字符串hash,O(1)复杂度N*N: 题目链接:传送门 #pragma comment(linker, "/STACK:1024000000,1024000000") #include<iostream> #include<cstdio> #include<cmath> #include<string> #

1077 Kuchiguse (20 分) The Japanese language is notorious for its sentence ending particles. Personal preference of such particles can be considered as a reflection of the speaker's personality. Such a preference is called "Kuchiguse" and is ofte

   Hash,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值. 这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能 会散列成相同的输出,而不可能从散列值来唯一的确定输入值.数学表述为:h = H(M) ,其中H( )--单向散列函数,M--任意长度明文,h--固定长度散列值.   在信息安全领域中应用的Hash算法,还需要满足其他关键特性:   第一当然是单向性(one-way),从预映射,能够简单迅速的得到散列值,而在计算上不可能构造

恩,其实大家都没有报零,反正我是蒟蒻 为了纪念我第一次打过哈希,特此写一篇题解 题目描述 从前有一个的小矩阵,矩阵的每个元素是一个字母(区分大小写),突然有一天它发生了 变异,覆盖了整个二维空间,即不停自我复制产生相同的矩阵然后无隙放置.现在二维空间 已经被它占领了,但你只被告知了大小为R*C 空间的内容(可能包含不完整的原矩阵),为了 将它恢复原状,你需要找到满足条件的面积最小的原矩阵. 奇怪的是,同时有 T 个二维空间发生了变异,你需要尽快解决这些变异. 输入格式 第一行为一个整数T,表示二

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_