算法的用法
❶ 算法可以使用哪些描述方式，各有什么优势
算法的描述方式有：自然语言，流程图，伪代码等。
1、自然语言的优势：自然语言即人类语言，描述的算法通俗易懂，不用专门的训练，较为灵活。
2、流程图的优势：流程图描述的算法清晰简洁，容易表达选择结构，不依赖于任何具体的计算机和计算机程序设计语言，从而有利于不同环境的程序设计。
3、伪代码的优势：回避了程序设计语言的严格、烦琐的书写格式，书写方便，同时具备格式紧凑，易于理解，便于向计算机程序设计语言过渡的优点。
(1)算法的用法扩展阅读：
算法使用伪代码的目的是使被描述的算法可以容易地以任何一种编程语言实现。
因此，伪代码必须结构清晰、代码简单、可读性好，并且类似自然语言。 介于自然语言与编程语言之间，以编程语言的书写形式指明算法职能。
伪代码只是像流程图一样用在程序设计的初期，帮助写出程序流程。简单的程序一般都不用写流程、写思路，但是复杂的代码，还是需要把流程写下来，总体上去考虑整个功能如何实现。
❷ 对称加密算法以及使用方法
加密的原因：保证数据安全
加密必备要素：1、明文/密文 2、秘钥 3、算法
秘钥：在密码学中是一个定长的字符串、需要根据加密算法确定其长度
加密算法解密算法一般互逆、也可能相同
常用的两种加密方式：
对称加密：秘钥：加密解密使用同一个密钥、数据的机密性双向保证、加密效率高、适合加密于大数据大文件、加密强度不高(相对于非对称加密)
非对称加密：秘钥：加密解密使用的不同秘钥、有两个密钥、需要使用密钥生成算法生成两个秘钥、数据的机密性只能单向加密、如果想解决这个问题、双向都需要各自有一对秘钥、加密效率低、加密强度高
公钥：可以公开出来的密钥、公钥加密私钥解密
私钥：需要自己妥善保管、不能公开、私钥加密公钥解密
安全程度高：多次加密
按位异或运算
凯撒密码：加密方式 通过将铭文所使用的字母表按照一定的字数平移来进行加密
mod：取余
加密三要素：明文/密文(字母)、秘钥(3)、算法(向右平移3/-3)
安全常识：不要使用自己研发的算法、不要钻牛角尖、没必要研究底层实现、了解怎么应用；低强度的密码比不进行任何加密更危险；任何密码都会被破解；密码只是信息安全的一部分
保证数据的机密性、完整性、认证、不可否认性
计算机操作对象不是文字、而是由0或1排列而成的比特序列、程序存储在磁盘是二进制的字符串、为比特序列、将现实的东西映射为比特序列的操作称为编码、加密又称之为编码、解密称之为解码、根据ASCII对照表找到对应的数字、转换成二进制
三种对称加密算法：DES\3DES\ AES
DES：已经被破解、除了用它来解密以前的明文、不再使用
密钥长度为56bit/8、为7byte、每隔7个bit会设置一个用于错误检查的比特、因此实际上是64bit
分组密码(以组为单位进行处理)：加密时是按照一个单位进行加密(8个字节/64bit为一组)、每一组结合秘钥通过加密算法得到密文、加密后的长度不变
3DES:三重DES为了增加DES的强度、将DES重复三次所得到的一种加密算法 密钥长度24byte、分成三份 加密--解密--加密 目的：为了兼容DES、秘钥1秘钥2相同==三个秘钥相同 ---加密一次 密钥1秘钥3相同--加密三次 三个密钥不相同最好、此时解密相当于加密、中间的一次解密是为了有三个密钥相同的情况
此时的解密操作与加密操作互逆，安全、效率低
数据先解密后加密可以么？可以、解密相当于加密、加密解密说的是算法
AES：(首选推荐)底层算法为Rijndael 分组长度为128bit、密钥长度为128bit到256bit范围内就可以 但是在AES中、密钥长度只有128bit\192bit\256bit 在go提供的接口中、只能是16字节(128bit)、其他语言中秘钥可以选择
目前为止最安全的、效率高
底层算法
分组密码的模式：
按位异或、对数据进行位运算、先将数据转换成二进制、按位异或操作符^、相同为真、不同为假、非0为假 按位异或一次为加密操作、按位异或两次为解密操作：a和b按位异或一次、结果再和b按位异或
ECB : 如果明文有规律、加密后的密文有规律不安全、go里不提供该接口、明文分组分成固定大小的块、如果最后一个分组不满足分组长度、则需要补位
CBC：密码链
问题：如何对字符串进行按位异或？解决了ECB的规律可查缺点、但是他不能并行处理、最后一个明文分组也需要填充 、初始化向量长度与分组长度相同
CFB:密文反馈模式
不需要填充最后一个分组、对密文进行加密
OFB：
不需要对最后一组进行填充
CTR计数器:
不需要对最后一组进行填充、不需要初始化向量
Go中的实现
官方文档中：
在创建aes或者是des接口时都是调用如下的方法、返回的block为一个接口
func NewCipher(key [] byte ) ( cipher . Block , error )
type Block interface {
// 返回加密字节块的大小
BlockSize() int
// 加密src的第一块数据并写入dst，src和dst可指向同一内存地址
Encrypt(dst, src []byte)
// 解密src的第一块数据并写入dst，src和dst可指向同一内存地址
Decrypt(dst, src []byte)
}
Block接口代表一个使用特定密钥的底层块加/解密器。它提供了加密和解密独立数据块的能力。
Block的Encrypt/Decrypt也能进行加密、但是只能加密第一组、因为aes的密钥长度为16、所以进行操作的第一组数据长度也是16
如果分组模式选择的是cbc
func NewCBCEncrypter(b Block, iv []byte) BlockMode 加密
func NewCBCDecrypter(b Block, iv []byte) BlockMode 解密
加密解密都调用同一个方法CryptBlocks()
并且cbc分组模式都会遇到明文最后一个分组的补充、所以会用到加密字节的大小
返回一个密码分组链接模式的、底层用b加密的BlockMode接口，初始向量iv的长度必须等于b的块尺寸。iv自己定义
返回的BlockMode同样也是一个接口类型
type BlockMode interface {
// 返回加密字节块的大小
BlockSize() int
// 加密或解密连续的数据块，src的尺寸必须是块大小的整数倍，src和dst可指向同一内存地址
CryptBlocks(dst, src []byte)
}
BlockMode接口代表一个工作在块模式（如CBC、ECB等）的加/解密器
返回的BlockMode其实是一个cbc的指针类型中的b和iv
# 加密流程:
1. 创建一个底层使用des/3des/aes的密码接口 "crypto/des" func NewCipher(key []byte) (cipher.Block, error) # -- des func NewTripleDESCipher(key []byte) (cipher.Block, error) # -- 3des "crypto/aes" func NewCipher(key []byte) (cipher.Block, error) # == aes
2. 如果使用的是cbc/ecb分组模式需要对明文分组进行填充
3. 创建一个密码分组模式的接口对象 - cbc func NewCBCEncrypter(b Block, iv []byte) BlockMode # 加密 - cfb func NewCFBEncrypter(block Block, iv []byte) Stream # 加密 - ofb - ctr
4. 加密, 得到密文
流程：
填充明文：
先求出最后一组中的字节数、创建新切片、长度为新切片、值也为切片的长度、然后利用bytes.Reapet将长度换成字节切片、追加到原明文中
//明文补充
func padPlaintText(plaintText []byte,blockSize int)[]byte{
//1、求出需要填充的个数
padNum := blockSize-len(plaintText) % blockSize
//2、对填充的个数进行操作、与原明文进行合并
newPadding := []byte{byte(padNum)}
newPlain := bytes.Repeat(newPadding,padNum)
plaintText = append(plaintText,newPlain...)
return plaintText
}
去掉填充数据：
拿去切片中的最后一个字节、得到尾部填充的字节个数、截取返回
//解密后的明文曲调补充的地方
func createPlaintText(plaintText []byte,blockSize int)[]byte{
//1、得到最后一个字节、并将字节转换成数字、去掉明文中此数字大小的字节
padNum := int(plaintText[len(plaintText)-1])
newPadding := plaintText[:len(plaintText)-padNum]
return newPadding
}
des加密：
1、创建一个底层使用des的密码接口、参数为秘钥、返回一个接口
2、对明文进行填充
3、创建一个cbc模式的接口、需要创建iv初始化向量、返回一个blockmode对象
4、加密、调用blockmode中的cryptBlock函数进行加密、参数为目标参数和源参数
//des利用分组模式cbc进行加密
func EncryptoText(plaintText []byte,key []byte)[]byte{
//1、创建des对象
cipherBlock,err := des.NewCipher(key)
if err != nil {
panic(err)
}
//2、对明文进行填充
newText := padPlaintText(plaintText,cipherBlock.BlockSize())
//3、选择分组模式、其中向量的长度必须与分组长度相同
iv := make([]byte,cipherBlock.BlockSize())
blockMode := cipher.NewCBCEncrypter(cipherBlock,iv)
//4、加密
blockMode.CryptBlocks(newText,newText)
return newText
}
des解密：
1、创建一个底层使用des的密码接口、参数为秘钥、返回一个接口
2、创建一个cbc模式的接口、需要创建iv初始化向量，返回一个blockmode对象
3、加密、调用blockmode中的cryptBlock函数进行解密、参数为目标参数和源参数
4、调用去掉填充数据的方法
//des利用分组模式cbc进行解密
func DecryptoText(cipherText []byte, key []byte)[]byte{
//1、创建des对象
cipherBlock,err := des.NewCipher(key)
if err != nil {
panic(err)
}
//2、创建cbc分组模式接口
iv := []byte("12345678")
blockMode := cipher.NewCBCDecrypter(cipherBlock,iv)
//3、解密
blockMode.CryptBlocks(cipherText,cipherText)
//4、将解密后的数据进行去除填充的数据
newText := clearPlaintText(cipherText,cipherBlock.BlockSize())
return newText
}
Main函数调用
func main(){
//需要进行加密的明文
plaintText := []byte("CBC--密文没有规律、经常使用的加密方式，最后一个分组需要填充，需要初始化向量" +
"(一个数组、数组的长度与明文分组相等、数据来源:负责加密的人提供，加解密使用的初始化向量必须相同)")
//密钥Key的长度需要与分组长度相同、且加密解密的密钥相同
key := []byte("1234abcd")
//调用加密函数
cipherText := EncryptoText(plaintText,key)
newPlaintText := DecryptoText(cipherText,key)
fmt.Println(string(newPlaintText))
}
AES加密解密相同、所以只需要调用一次方法就可以加密、调用两次则解密
推荐是用分组模式：cbc、ctr
aes利用分组模式cbc进行加密
//对明文进行补充
func paddingPlaintText(plaintText []byte , blockSize int ) []byte {
//1、求出分组余数
padNum := blockSize - len(plaintText) % blockSize
//2、将余数转换为字节切片、然后利用bytes.Repeat得出有该余数的大小的字节切片
padByte := bytes.Repeat([]byte{byte(padNum)},padNum)
//3、将补充的字节切片添加到原明文中
plaintText = append(plaintText,padByte...)
return plaintText
}
//aes加密
func encryptionText(plaintText []byte, key []byte) []byte {
//1、创建aes对象
block,err := aes.NewCipher(key)
if err != nil {
panic(err)
}
//2、明文补充
newText := paddingPlaintText(plaintText,block.BlockSize())
//3、创建cbc对象
iv := []byte("12345678abcdefgh")
blockMode := cipher.NewCBCEncrypter(block,iv)
//4、加密
blockMode.CryptBlocks(newText,newText)
return newText
}
//解密后的去尾
func clearplaintText(plaintText []byte, blockSize int) []byte {
//1、得到最后一个字节、并转换成整型数据
padNum := int(plaintText[len(plaintText)-1])
//2、截取明文字节中去掉得到的整型数据之前的数据、此处出错、没有用len-padNum
newText := plaintText[:len(plaintText)-padNum]
return newText
}
//aes解密
func deCryptionText(crypherText []byte, key []byte ) []byte {
//1、创建aes对象
block, err := aes.NewCipher(key)
if err != nil {
panic(err)
}
//2、创建cbc对象
iv := []byte("12345678abcdefgh")
blockMode := cipher.NewCBCDecrypter(block,iv)
//3、解密
blockMode.CryptBlocks(crypherText,crypherText)
//4、去尾
newText := clearplaintText(crypherText,block.BlockSize())
return newText
}
func main(){
//需要进行加密的明文
plaintText := []byte("CBC--密文没有规律、经常使用的加密方式，最后一个分组需要填充，需要初始化向量")
//密钥Key的长度需要与分组长度相同、且加密解密的密钥相同
key := []byte("12345678abcdefgh")
//调用加密函数
cipherText := encryptionText(plaintText,key)
//调用解密函数
newPlaintText := deCryptionText(cipherText,key)
fmt.Println("解密后",string(newPlaintText))
}
//aes--ctr加密
func encryptionCtrText(plaintText []byte, key []byte) []byte {
//1、创建aes对象
block,err := aes.NewCipher(key)
if err != nil {
panic(err)
}
//2、创建ctr对象，虽然ctr模式不需要iv，但是go中使用ctr时还是需要iv
iv := []byte("12345678abcdefgh")
stream := cipher.NewCTR(block,iv)
stream.XORKeyStream(plaintText,plaintText)
return plaintText
}
func main() {
//aes--ctr加密解密、调用两次即为解密、因为加密解密函数相同stream.XORKeyStream
ctrcipherText := encryptionCtrText(plaintText, key)
ctrPlaintText := encryptionCtrText(ctrcipherText,key)
fmt.Println("aes解密后", string(ctrPlaintText))
}
英文单词：
明文：plaintext 密文：ciphertext 填充：padding/fill 去掉clear 加密Encryption 解密Decryption
❸ 简述算法的各种表示形式
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原发布者:lsqlsy123
算法的表示方法算法的常用表示方法有如下三种：1、使用自然语言描述算法2、使用流程图描述算法3、使用伪代码描述算法我们来看怎样使用这3种不同的表示方法去描述解决问题的过程，以求解sum=1+2+3+4+5……+（n-1）+n为例。第1种：使用自然语言描述从1开始的连续n个自然数求和的算法①确定一个n的值；②假设等号右边的算式项中的初始值i为1；③假设sum的初始值为0；④如果i≤n时，执行⑤，否则转出执行⑧；⑤计算sum加上i的值后，重新赋值给sum；⑥计算i加1，然后将值重新赋值给i；⑦转去执行④；⑧输出sum的值，算法结束。从上面的这个描述的求解过程中，我们不难发现，使用自然语言描述算法的方法虽然比较容易掌握，但是存在着很大的缺陷。例如，当算法中含有多分支或循环操作时很难表述清楚。另外，使用自然语言描述算法还很容易造成歧义（称之为二义性），譬如有这样一句话——“武松打死老虎”，我们既可以理解为“武松/打死老虎”，又可以理解为“武松/打/死老虎”。自然语言中的语气和停顿不同，就可能使他人对相同的一句话产生不同的理解。又如“你输他赢”这句话，使用不同的语气说，可以产生3种截然不同的意思，同学们不妨试试看。为了解决自然语言描述算法中存在着可能的二义性，我们提出了第2种描述算法的方法——流程图。第2种：使用流程图描述从1开始的连续n个自然
❹ 程序员开发用到的十大基本算法
算法一：快速排序算法
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。
快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。
算法步骤：
1 从数列中挑出一个元素，称为 “基准”（pivot），
2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。
3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。
递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。
算法二：堆排序算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。
算法步骤：
1.创建一个堆H[0..n-1]
2.把堆首（最大值）和堆尾互换
3.把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置
4.重复步骤2，直到堆的尺寸为1
算法三：归并排序
归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。
算法步骤：
算法四：二分查找算法
二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜素过程从数组的中间元素开始，如果中间元素正好是要查找的元素，则搜 素过程结束；如果某一特定元素大于或者小于中间元素，则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，而且跟开始一样从中间元素开始比较。如果在某一步骤数组 为空，则代表找不到。这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域减少一半，时间复杂度为Ο(logn) 。
算法五：BFPRT(线性查找算法)
BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分 析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂 度，五位算法作者做了精妙的处理。
算法步骤：
终止条件：n=1时，返回的即是i小元素。
算法六：DFS（深度优先搜索）
深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分 支。当节点v的所有边都己被探寻过，搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的所有节点为止。如果还存在未被发 现的节点，则选择其中一个作为源节点并重复以上过程，整个进程反复进行直到所有节点都被访问为止。DFS属于盲目搜索。
深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法可以产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表可以方便的解决很多相关的图论问题，如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现DFS算法。
算法步骤：
上述描述可能比较抽象，举个实例：
DFS 在访问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发，访问它的任一邻接顶点 w1；再从 w1 出发，访问与 w1邻 接但还没有访问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发，进行类似的访问，… 如此进行下去，直至到达所有的邻接顶点都被访问过的顶点 u 为止。
接着，退回一步，退到前一次刚访问过的顶点，看是否还有其它没有被访问的邻接顶点。如果有，则访问此顶点，之后再从此顶点出发，进行与前述类似的访问；如果没有，就再退回一步进行搜索。重复上述过程，直到连通图中所有顶点都被访问过为止。
算法七：BFS(广度优先搜索)
广度优先搜索算法（Breadth-First-Search），是一种图形搜索算法。简单的说，BFS是从根节点开始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。如果所有节点均被访问，则算法中止。BFS同样属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现BFS算法。
算法步骤：
算法八：Dijkstra算法
戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法最终得到一个最短路径树。该算法常用于路由算法或者作为其他图算法的一个子模块。
该算法的输入包含了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。我们以 V 表示 G 中所有顶点的集合。每一个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。(u, v) 表示从顶点 u 到 v 有路径相连。我们以 E 表示G中所有边的集合，而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。因此，w(u, v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负权重（weight）。边的权重可以想象成两个顶点之间的距离。任两点间路径的权重，就是该路径上所有边的权重总和。已知有 V 中有顶点 s 及 t，Dijkstra 算法可以找到 s 到 t的最低权重路径(例如，最短路径)。这个算法也可以在一个图中，找到从一个顶点 s 到任何其他顶点的最短路径。对于不含负权的有向图，Dijkstra算法是目前已知的最快的单源最短路径算法。
算法步骤：
重复上述步骤2、3，直到S中包含所有顶点，即W=Vi为止
算法九：动态规划算法
动态规划（Dynamic programming）是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的，通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。 动态规划常常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。
动态规划背后的基本思想非常简单。大致上，若要解一个给定问题，我们需要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。 通常许多 子问题非常相似，为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次，从而减少计算量： 一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储，以便下次需要同一个 子问题解之时直接查表。 这种做法在重复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别有用。
关于动态规划最经典的问题当属背包问题。
算法步骤：
算法十：朴素贝叶斯分类算法
朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下， 如何完成推理和决策任务。概率推理是与确定性推理相对应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其他特征都不相关。
朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模型，在有监督学习的样本集中能获取得非常好的分类效果。在许多实际应用中，朴素贝叶斯模型参数估计使用最大似然估计方法，换言之朴素贝叶斯模型能工作并没有用到贝叶斯概率或者任何贝叶斯模型。
尽管是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。
❺ 海康工业相机算法怎么用
海康工业相机的算法使用方式因具体算法而异，以下是具体的使用步骤：
1. 在海康官网下载和安装海康的SDK（Software Development Kit）。
2. 打开SDK，在其中创建一个新的项目并添加海康相机的驱动陵模程序。
3. 根据相机的型号和算法需求选择相应的算法，并将其添加到项目中。
4. 进入算法设置界面，根据相机实际拍摄场景和需求进行参数调整。
5. 完成算法设置后，在主程序中引用算法，并将其与迟汪世相机驱动程序进行连接。
6. 在实际使用中，通过编写相关代码来调用算法，获取相机采集的图像数据，并对其进行算法处码肢理。
需要注意的是，不同的算法有不同的使用方法和参数设置，具体操作应根据具体的算法需求和相关文档进行。同时，对于一些高级的算法，例如深度学习算法，还需要进行模型训练等操作。
❻ 什么是哈希算法具体怎么用啊有什么用啊
哈希(Hash)算法,即散列函数。它是一种单向密码体制,即它是一个从明文到密文的不可逆的映射,只有加密过程,没有解密过程。同时,哈希函数可以将任意长度的输入经过变化以后得到固定长度的输出。哈希函数的这种单向特征和输出数据长度固定的特征使得它可以生成消息或者数据。
计算方法：
用来产生一些数据片段（例如消息或会话项）的哈希值的算法。使用好的哈希算法，在输入数据中所做的更改就可以更改结果哈希值中的所有位；因此，哈希对于检测数据对象（例如消息）中的修改很有用。此外，好的哈希算法使得构造两个相互独立且具有相同哈希的输入不能通过计算方法实现。典型的哈希算法包括 MD2、MD4、MD5 和 SHA-1。哈希算法也称为“哈希函数”。
另请参阅： 基于哈希的消息验证模式 (HMAC), MD2, MD4, MD5,消息摘要, 安全哈希算法 (SHA-1)
MD5一种符合工业标准的单向 128 位哈希方案，由 RSA Data Security, Inc. 开发。 各种“点对点协议(PPP)”供应商都将它用于加密的身份验证。哈希方案是一种以结果唯一并且不能返回到其原始格式的方式来转换数据（如密码）的方法。质询握手身份验证协议(CHAP) 使用质询响应并在响应时使用单向 MD5哈希法。按照此方式，您无须通过网络发送密码就可以向服务器证明您知道密码。
质询握手身份验证协议(CHAP)“点对点协议(PPP)”连接的一种质询响应验证协议，在 RFC 1994 中有所描述。 该协议使用业界标准 MD5哈希算法来哈希质询串（由身份验证服务器所发布）和响应中的用户密码的组合。
点对点协议
用点对点链接来传送多协议数据报的行业标准协议套件。RFC 1661 中有关于 PPP 的文档。
另请参阅： 压缩控制协议 (CCP)，远程访问，征求意见文档 (RFC)，传输控制协议/Internet 协议 (TCP/IP)，自主隧道。
❼ 都说程序执行的效率跟算法有关，究竟什么是计算机的算法呢怎么理解的怎么使用
算法（Algorithm）是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。 算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成拍空的完整的解题步骤。或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列，并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。 一个算法应该具有以下五个重要的特征： 1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束； 2、确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义； 3、输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件； 4、输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法态贺庆是毫无意义的； 5、可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。 计算机科学家尼克劳斯-沃思曾着过一本着名的书《数据结构十算法= 程序》，可见算法在计算机科学界与计算机应用界的地位。 [编辑本段]算法的复杂度 同一问题可用不同算法解决帆握，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。 时间复杂度 算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做 T(n)=Ο(f(n)) 因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。 空间复杂度 算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。 详见网络词条"算法复杂度" [编辑本段]算法设计与分析的基本方法 1.递推法 递推法是利用问题本身所具有的一种递推关系求问题解的一种方法。它把问题分成若干步，找出相邻几步的关系，从而达到目的，此方法称为递推法。 2.递归 递归指的是一个过程：函数不断引用自身，直到引用的对象已知 3.穷举搜索法 穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。 4.贪婪法 贪婪法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪法不要回溯。 5.分治法 把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。 6.动态规划法 动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。 7.迭代法 迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法。 [编辑本段]算法分类 算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法。 算法可以宏泛的分为三类： 有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。 有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。 无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。
❽ 程序员学算法到底有什么用
算法是编程的基础，可以提升自己的逻辑能力，好的算法可以使编程更简单，减少冗余，用最短的代码实现功能，学好算法是很有必要的
算法是计算机的灵魂，是解决所有问题的根源，所以计算机与数学关系非常密切。
程序是算法加编程语言。其中，编程语言是很多程序员都熟知的。但说到算法部分程序员觉得跟自己关系不大。实际上，所有的程序都要用到算法。下面举几个算法的例子帮您理解一下算法的作用。
HelloWorld里的算法
学过编程的人，接触到的第一个程序大概都是着名的“Helloworld”了。这么简单的程序会有算法吗？当然有啦，请思考一下计算机是只认识数字的，怎么让它能识别文字呢？聪明的人类给每一个文字都制定了一个编码，配合数据类型的定义，计算机就能识别文字了。这种编码的方式就是一种算法了。您在键盘上输入文字本身就是一种算法的实现。英文还好就一两百个字母数字和符号。汉语博大精深有几万个字符，用101个按键组合来体现所有的文字这本身就是一种了不起的算法。
经典的算法-割圆术
割圆术跟程序的关系不大，但它却凝聚了编程的思想。我们知道所谓程序运算是由四则运算加上逻辑运算组成的。割圆术正是反复使用用了这些基本运算，经多次循环不断接近圆周率的。这个方法在算法中叫递推法。在只能用算筹的年代，就能想到这么时尚的方法，我不得不说老祖宗真的很聪明。从另一个角度上说，哪亮氏算法其实是超越了编程的一种思想。
一个关于算法的故事
这个故事有点悲伤。我们知道法律规定一个人去逝后，他的遗产要由直系亲属继承。有这样一个家庭夫妇二人和一个孩子。有一天丈夫带着孩子二人坐飞机旅行，不幸的是飞机坠毁了二个人都遇难了。现在出现了一个遗产继承的问题。
丈夫的父母都健在，如果丈夫先于孩子去世，那么按照法律他的遗产要由父母妻子和孩子四人继承，每人分得四分之一。之后孩子去世，妻子将继承孩子的全部财产。结果是父母每人分得四分之一，而妻子一人独得二分之一。
如果孩子先于丈夫去世，则结局就是父母和妻子每人得三分之一。
到底该怎么分呢？没人能知道，因为谁都没有办法搞清楚丈夫和孩子哪个先去世。这说明了前面那个关于继承的法律有点问题。这个问题是一个关于时间的算法问题。这种现象在互联网的世界里很普遍，很多人都在发信息，但互联网不能保证先发的信息就能先到。因此，必须要设计出算法来解决这种时间上的冲突。
我们可以把计算机程序想象成用数字去模拟现实世界，算法则对应了现实世界中的各种规则。不李散懂得算法，我们便无法确定写出来的程序能否满足需求。
很高兴回答您提出的，程序员学好算法到底有什么用？
1、首先算法学好的话，不论对你思考问题的方式还是对你编程的思维都会键拍有很大的好处。
2、编程算法只是算法的一种表达形式，还可以用表格或流程图来表达算法。
3、各种算法在不同领域扮演不通角色，本质上没有区别，一通百通。
4、一些基础算法的话，没必要找资料书籍，也没有太多要求，随便在网上搜索一下，就能找到很多详细的资料。
其实，一般初级甚至中级程序员在日常开发中是用不了算法的，要么接触不到，要么别人帮你封装好了，你可以用现成的
但是时间一长，你就会发现不会算法，就很难变得更加优秀，你会发现优秀框架的源码，部分是需要用到算法，你不懂，有些存储原理，也用到算法，用到这些算法，你的代码执行的效率更高，这个时候你就需要去了解这些东西，否则你就很难再上一层楼
千万不要觉得算法不重要，其实这个是一种宝贵财富，在日常的开发中，对你有潜移默化的影响，所以，想成为一个优秀的程序员，算法数据结构是必不可少学的，一起加油学习算法吧
❾ 算法在实际生活中的应用
求解问题类的、机械的、统一的方法，它由有限多个步骤组成，对于问题类中的每个给定的具体问题，机械地执行这些步骤就可以得到问题的解答。算法的这种特性，使得计算不仅可以由人，而且可以由计算机来完成。用计算机解决问题的过程可以分成三个阶段：分析问题、设计算法和实现算法。
中国古代的筹算口决与珠算口决及其执行规则就是算法的雏形,这里,所解决的问题类是算术运算。古希腊数学家欧几里得在公元前3世纪就提出了一个算法,来寻求两个正整数的最大公约数，这就是有名的欧几里得算法,亦称辗转相除法。中国早已有“算术“、“算法”等词汇，但是它们的含义是指当时的全部数学知识和计算技能,与现代算法的含义不尽相同。英文algorithm(算法)一词也经历了一个演变过程，最初的拼法为algorism或algoritmi,原意为用阿拉伯数字进行计算的过程。这个词源于公元 9世纪波斯数字家阿尔·花拉子米的名字的最后一部分。
在古代，计算通常是指数值计算。现代计算已经远远地突破了数值计算的范围,包括大量的非数值计算,例如检索、表格处理、判断、决策、形式逻辑演绎等。
在20世纪以前，人们普遍地认为，所有的问题类都是有算法的。20世纪初，数字家们发现有的问题类是不存在算法的,遂开始进行能行性研究。在这一研究中,现代算法的概念逐步明确起来。30年代，数字家们提出了递归函数、图灵机等计算模型，并提出了丘奇－图灵论题（见可计算性理论），这才有可能把算法概念形式化。按照丘奇-图灵论题,任意一个算法都可以用一个图灵机来实现，反之，任意一个图灵机都表示一个算法。
按照上述理解，算法是由有限多个步骤组成的，它有下述两个基本特征：每个步骤都明确地规定要执行何种操作；每个步骤都可以被人或机器在有限的时间内完成。人们对于算法还有另一种不同的理解，它要求算法除了上述两个基本特征外,还要具有第三个基本特征:虽然有些步骤可能被反复执行多次，但是在执行有限多次之后，就一定能够得到问题的解答。也就是说，一个处处停机（即对任意输入都停机）的图灵机才表示一个算法，而每个算法都可以被一个处处停机的图灵机来实现
算法分类
算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法。
算法可以宏泛的分为三类：
有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。
有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。
无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。算法特征一个算法应该具有以下五个方面的重要特征：1、输入。一个算法有零个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况。例如，在欧几里得算法中，有两个输入，即m和n。2、确定性。算法的每一个步骤必须要确切地定义。即算法中所有有待执行的动作必须严格而不含混地进行规定，不能有歧义性。例如，欧几里得算法中，步骤1中明确规定“以m除以n，而不能有类似以m除n以或n除以m这类有两种可能做法的规定。3、有穷性，一个算法在执行有穷步滞后必须结束。也就是说，一个算法，它所包含的计算步骤是有限的。例如，在欧几里得算法中，m和n均为正整数，在步骤1之后，r必小于n，若r不等于0，下一次进行步骤1时，n的值已经减小，而正整数的递降序列最后必然要终止。因此，无论给定m和n的原始值有多大，步骤1的执行都是有穷次。4、输出。算法有一个或多个的输出，即与输入有某个特定关系的量，简单地说就是算法的最终结果。例如，在欧几里得算法中只有一个输出，即步骤2中的n。5、能行性。算法中有待执行的运算和操作必须是相当基本的，换言之，他们都是能够精确地进行的，算法执行者甚至不需要掌握算法的含义即可根据该算法的每一步骤要求进行操作，并最终得出正确的结果。算法的描述1、用自然语言描述算法前面关于欧几里得算法以及算法实例的描述，使用的都是自然语言。自然语言是人们日常所用的语言，如汉语、英语、德语等。使用这些语言不用专门训练，所描述的算法也通俗易懂。2、用流程图描述算法在数学课程里，我们学习了用程序框图来描述算法。在程序框图中流程图是描述算法的常用工具由一些图形符号来表示算法。3、用伪代码描述算法伪代码是用介于自然语言和计算机语言之间的文字和符号来描述算法的工具。它不用图形符号，因此，书写方便、格式紧凑，易于理解，便于向计算机程序设计语言过度。