文本压缩有很多种方法，这里我们只考虑最简单的一种：把由相同字符组成的一个连续的片段用这个字符和片段中含有这个字符的个数来表示。例如 ccccc 就用 5c 来表示。如果字符没有重复，就原样输出。例如 aba 压缩后仍然是 aba。
小 Q 想要给他的朋友发送一个神秘字符串，但是他发现字符串过于长了，于是小 Q 发明了一种压缩算法对字符串中重复的部分进行了压缩，对于字符串中连续的m个相同字符串S将会压缩为m|S，例如字符串ABCABCABC将会被压缩为[3|ABC]，现在小 Q 的同学收到了小 Q 发送过来的字符串，你能帮助他进行解压缩么？
我们将介绍 Python 中的 gzip 解压。我们还将介绍如何使用gzip解压来解压压缩的内容。
数据压缩是通过一系列的算法和技术将原始数据转换为更紧凑的表示形式，以减少数据占用的存储空间。数据解压缩则是将压缩后的数据恢复到原始的表示形式。
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用python解决问题的方法有很多：函数法、暴力法以及一些常见的算法等等，而且python 的很多基础题用函数来解决是非常快捷的。熟练掌握函数的方法和技巧能够更好地解决问题，思路更加清晰。下面以leetcode”最长公共前缀”案例简单介绍zip函数的应用。
用python解决问题的方法有很多：函数法、暴力法以及一些常见的算法等等，而且python 的很多基础题用函数来解决是非常快捷的。熟练掌握函数的方法和技巧能够更好地解决问题，思路更加清晰。
Android端可以对字符串进行压缩，我们在进行大量简单文本传输时，可以先压缩字符串再发送。接收端接收后再解压。也可以将字符串压缩后存入数据库中，下面话不多说了，来一起看看详细的介绍吧。
在Python丰富的库中，也有着对数据进行压缩处理的库（zlib）。对于需要数据压缩的应用程序，此模块中的功能允许使用zlib库进行压缩和解压缩。 （本文只对简单的字符串数据进行压缩，如需压缩文件等复杂数据类型，详见zlib官网进行更详细的学习）
winrar 解压算法偶尔会更新，其他解压缩软件没有及时更新，就会造成只能用winrar来解压的情况
目标 实现后台GZIP压缩，pako.js 前端解压 原因 数据库获取9576条数据耗时：3320ms 利用ajax获取数据大小12.7M，耗时6.27s 这样相当于从获取数据到渲染，耗时10秒 优化
下载文件后，发现压缩包有密码 但是用360压缩可以解压，得到falg.zip和key.zip, 用HxD打开key.zip
数据类型值是变量值的类型，变量值之所以区分类型，是因为变量值是用来记录事物状态的，而事物的状态有不同的种类，对应着，也必须使用不同类型的值去记录它们。
在网络应用中，基于Web的数据传输主要采用POST和GET两种方法。POST方法能够传输较大的数据量，并且在安全性方面表现更优。相比之下，GET方法以明文形式传输数据，虽然使用起来较为便捷，但对于大量数据的传输则显得力不从心。
有一种简易压缩算法：针对全部为小写英文字母组成的字符串，将其中连续超过两个相同字母的部分压缩为连续个数加该字母，其他部分保持原样不变。 例如字符串aaabbccccd 经过压缩变成字符串 3abb4cd 请您编写解压函数,根据输入的字符串, 判断其是否为合法压缩过的字符串 若输入合法则输出解压缩后的字符串 否则输出字符串!error来报告错误
哈夫曼编码是一种编码格式，属于可变字长编码的一种，该方法依照字符出现的概率来构建异字头的平均长度最短的码字，最终实现根据使用频率来最大化节省码字（字符）的存储空间和提高传输效率的目的，在数据压缩和通讯领域应用的非常广泛。
近日，在了解 @vue/repl 相关内容，其通过 URL 进行数据存储，感觉思路惊奇，打开了新方式。
-Ax：在输出的时候包含结果所在行之后的指定行数，这里指之后的x行，A：after
在Linux中，查找文件的也需要这两个条件，不同于Windows使用搜索框查找，Linux中使用 find 命令查找文件。
对于一个压缩字符串，设计一个数据结构，它支持如下两种操作： next 和 hasNext。
这几天看到一个大厂的面试题，感觉比较有意思，是学习递归的好题目，下面和大家分享一下这道题的解法。
Spring内部的ClassUtils类 reflections工具类 使用建议看此篇文章 Reflections 反射api使用总结
[漏洞名称]：CVE漏洞复现-CVE-2023-38831 WinRAR代码执行漏洞
这个考点考了python的解压赋值的知识点，即 a,b,c,middle,d,e,f = list, middle = [1,2,3,4,5]。
大家可能都熟悉.zip格式的文件。它可以把多个文件，压缩成一个文件。这在网络上传输时很有用，而且节省硬盘空间。
语法： find [路径] [选项] [文件名] 功能： 用于在文件树种查找文件，并作出相应的处理（可能访问磁盘） 常用选项：
snappy算法是google开源的。该包是google使用go语言来实现的。项目地址如下：
近几年 Python 语言之所以流行，是因为我们可以使用它编写更少的代码来实现复杂的功能。Python 开发者社区非常欢迎那些封装了复杂实现但是对使用者十分友好的工具包。
我们所用的linux版本是centos7，我们的linux搭建是在腾讯云服务器上搭建的，借助Xshell登录服务器，在root下进行命令行的操作。
在本教程中，您将学习如何在Linux中使用非常重要的grep命令。我们将讨论为什么此命令至关重要，以及如何在命令行中将其用于日常任务中。让我们深入了解一些解释和示例。
6.27自我总结 struct模块 1.struct模块中的函数 函数 return explain pack(fmt,v1,v2…) string 按照给定的格式(fmt),把数据转换成字符串(字节流),并将该字符串返回. pack_into(fmt,buffer,offset,v1,v2…) None 按照给定的格式(fmt),将数据转换成字符串(字节流),并将字节流写入以offset开始的buffer中.(buffer为可写的缓冲区,可用array模块) unpack(fmt,v1,v2…..) tu
发现是一个base64编码的图片 用在线网站解码https://the-x.cn/base64/
python 2.x 中，input 获取到的数据是什么类型，传给变量的就是什么类型
注意：当进行URLEncode加密过的参数通过浏览器请求时，浏览器会自动URLDecode解密一次 。并且对于"%" 、 "+" 等特殊字符有不同的处理
点击 机器学习算法与Python学习 ，选择加星标 精彩内容不迷路 今天分享的文章介绍了 8 种非常实用的小功能，希望能给大家带来帮助！ 作者：Christopher Tao 本文由Python猫整理 译者：王坤祥@InfoQ 原文：Eight “No-Code” Features In Python (https://towardsdatascience.com/eight-no-code-features-in-python-15744e8c01f4) 近几年 Python 语言之所以流行，是因
压缩的情况，我们根据前一个字符与当前字符进行对比，将相同且连续的字符进行计数，当出现第一个不相同的时候结束，并且同时对前一个字符进行输出。
一、前言 作为一个全栈工程师，必须要熟练掌握各种语言。。。HelloWorld。最近就被“逼着”走向了python开发之路，大体实现的功能是写一个通用类库将服务器本地存储的文件进行简单清洗后转储到HDFS中，所以基本上python的相关知识都涉及到了，这里对一些基础操作以及hdfs操作做一总结，以备查阅。 二、基础操作 2.1 字符串操作 字符串操作应该是所有语言的基础。python基本上也提供了其他语言常用的一些字符串处理函数，常用的如下： 1、startswith 以某个字
我们将一个长字符串进行了压缩，采用zstd或者snappy之类的，将字符串压成了byte[]，然后将byte[]作为一个属性写入了clickhouse数据库，clickhouse会默认将byte[]转为String进行存储。
发现关键字the eighth circle of Hell，Google这个可以发现是和《神曲》有关，而且搜索到的第一条就是
综上所述，ClickHouse提供多种压缩算法和压缩字典技术来节省存储空间。在选择压缩算法和压缩字典技术时，需要根据数据的特性、压缩率、压缩与解压缩速度以及查询性能等因素进行综合考虑。
locate会根据/var/lib/mlocate内的数据库记载，找出用户输入的关键字文件名，即所有包含该关键字的文件都将被输出。但是因为数据库的更新一般为一天一次，所以如果需要查找新的内容，需要用updatedb指令更新数据库，updatedb会根据/etc/updatedb.conf去查找硬盘内的文件名，并更新数据库文件
Huffman压缩算法是一种基于字符出现频率的编码算法，通过构建Huffman树，将出现频率高的字符用短编码表示，出现频率低的字符用长编码表示，从而实现对数据的压缩。以下是Huffman压缩算法的详细流程： 统计字符频率：遍历待压缩的数据，统计每个字符出现的频率。 构建优先队列：将每个字符及其频率作为一个结点放入优先队列（或最小堆）中，根据字符频率构建一个按频率大小排序的优先队列。 构建Huffman树：不断地从优先队列中取出频率最小的两个结点，合并为一个新结点，并将新结点重新插入到优先队列中，直到队列只剩下一个结点，即Huffman树的根结点。 生成Huffman编码：通过遍历Huffman树，从根结点到每个叶子结点的路径上的左右分支分别对应编码0和1，根据路径生成每个字符的Huffman编码。 压缩数据：根据生成的Huffman编码，将待压缩数据中的每个字符替换为对应的Huffman编码，得到压缩后的数据。 存储压缩表：将字符与对应的Huffman编码关系存储为压缩表，以便解压缩时使用。 存储压缩数据：将压缩后的数据以二进制形式存储。 在解压缩时，需要根据存储的Huffman编码表和压缩数据，使用相同的Huffman树结构进行解码，将压缩数据解压缩成原始数据，并输出原始数据。 Huffman压缩算法的优势在于可以根据数据的特征自适应地确定编码，使得出现频率高的字符拥有更短的编码，从而实现高效的数据压缩。然而，Huffman算法对于小规模数据压缩效果不佳，适用于处理较大规模的数据压缩。
还是可以发现其实只是过滤参数里的内容，其实依旧比较好绕过，下下面的字符串处理中，我们会使用到函数来进行流量加密和代码加密
时间限制：C/C++ 1秒，其他语言2秒 空间限制：C/C++ 256M，其他语言512M
1、“罗永浩抖音首秀”销售数据的可视化大屏是怎么做出来的呢？ 2、利用 Python 进行多 Sheet 表合并、多工作簿合并、一表按列拆分
DOS不是那个windows的前身，而是Denial of Service，有做过系统安全方面的小伙伴可能对这个再熟悉不过了，简单点讲，DOS就是服务型响应不过来，从而拒绝了正常的服务请求。
列表（List）是Python中非常重要的内置数据类型。列表由一系列元素组成，所有的元组被包含在一对方括号中。列表被创建将后，可以执行添加、删除、修改操作。
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