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目前已知的最强加密算法RSA

前面有人让我讲解一下RSA算法，今天我就用我所学的知识讲解一下，首先我们先了解一下RSA RSA是一种非对称加密算法，1977年由罗纳德·李维斯特（Ron Rivest）、阿迪·萨莫尔（Adi Shamir...）和伦纳德·阿德曼（Leonard Adleman）一起提出的，因此以三人姓氏的首字母命名了该非对称加密算法，RSA算法。...其中最关键的是d，因为n和d组成了私钥，一旦d泄漏，就等于私钥泄漏。 那么，有无可能在已知n和e的情况下，推导出d？ 1) e*d%φ(n)=1 (只有知道e和φ(n)，才能算出d。)...换言之，对一极大整数做因数分解愈困难，RSA算法愈可靠。 　　假如有人找到一种快速因数分解的算法，那么RSA的可靠性就会极度下降。但找到这样的算法的可能性是非常小的。...今天只有短的RSA密钥才可能被暴力破解。到2008年为止，世界上还没有任何可靠的攻击RSA算法的方式。 　　只要密钥长度足够长，用RSA加密的信息实际上是不能被解破的。"

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【JavaScript 算法】贪心算法：局部最优解的构建

贪心算法（Greedy Algorithm）是一种逐步构建解决方案的方法。在每一步选择中，贪心算法总是选择在当前看来最优的选择，希望通过这些局部最优选择最终能构建出全局最优解。...贪心算法的特点是简单高效，但它并不总能保证得到最优解。 一、贪心算法的基本概念 贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的决策，不考虑未来的影响。...贪心算法的基本步骤通常包括以下几个： 选择：选择当前最优的选项。 验证：验证当前选择是否可行（通常包括是否满足约束条件）。 构建：将当前选择加入到最终的解决方案中。...活动选择：选择最多的不重叠活动。 任务分配：将任务尽可能多地分配给工人。 区间覆盖：用最少数量的区间覆盖所有点。 四、总结 贪心算法是一种通过局部最优选择构建全局最优解的方法。...虽然它不总能保证得到最优解，但在许多实际问题中表现良好。通过理解和应用贪心算法，我们可以有效地解决许多复杂的优化问题。希望通过本文的介绍，大家能够更好地理解和应用贪心算法。

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    图布局算法的发展

    根据力导向算法得到的布局结果，具有节点间相关的特性，即布局过程取决于节点间的连接而非节点具有的属性，这种方法的缺点是其对初始状态十分敏感，且布局过程可能会陷入局部最优解，同时整个过程具有不确定性，不能确保每次得到相同的结果...之后，Kamada 和Kawai[13]对其做了改进，引入了非邻居节点间最佳距离的概念（最佳距离l同非邻两节点间的最短路径成正比），并首次将整个布局过程抽象为能量降低（最优化）的问题，通过最小点间斥力和引力的和...在图布局算法发展的第二个十年里，研究者们不在满足于算法仅适用于小规模数据集的现状，开始向更大规模的数据发起了挑战，这一时期，布局过程中使用多尺度布局算法来加速布局过程逐渐成为研究热点，多尺度算法的最初思路是...同期，国内黄竞伟等人开始对“画图”问题（图布局）展开研究 [21]，他们将布局问题抽象为函数优化问题，然后利用遗传算法来求解目标函数的最优解的近似值。...在 2011 年，美国橡树岭国家实验室提出了 OpenOrd 算法，能够完成百万节点规模的数据布局，这是一个典型的分段布局算法，即对图数据的布局不再是多次布局算法的迭代，而是整个布局算法分为几个阶段，布局时分别执行这几个阶段

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    机器学习中的最优化算法总结

    导言 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...最优化算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。...后者是在要给出极值点的精确计算公式非常困难的情况下，用数值计算方法近似求解得到最优点。除此之外，还有其他一些求解思想，如分治法，动态规划等。我们在后面单独列出。...一个好的优化算法需要满足： 能正确的找到各种情况下的极值点 速度快 下图给出了这些算法的分类与它们之间的关系： ? 接下来我们将按照这张图来展开进行讲解。...动态规划算法能高效的求解此类问题，其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程，就可以构造算法进行求解。

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    机器学习中的最优化算法总结

    对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...最优化算法的分类 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。...后者是在要给出极值点的精确计算公式非常困难的情况下，用数值计算方法近似求解得到最优点。除此之外，还有其他一些求解思想，如分治法，动态规划等。我们在后面单独列出。...一个好的优化算法需要满足： 能正确的找到各种情况下的极值点 速度快 下图给出了这些算法的分类与它们之间的关系： image.png 接下来我们将按照这张图来展开进行讲解。...动态规划算法能高效的求解此类问题，其基础是贝尔曼最优化原理。一旦写成了递归形式的最优化方程，就可以构造算法进行求解。

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    机器学习中的最优化算法（全面总结）

    导言 ---- 对于几乎所有机器学习算法，无论是有监督学习、无监督学习，还是强化学习，最后一般都归结为求解最优化问题。因此，最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。...最优化算法的分类 ---- 对于形式和特点各异的机器学习算法优化目标函数，我们找到了适合它们的各种求解算法。...后者是在要给出极值点的精确计算公式非常困难的情况下，用数值计算方法近似求解得到最优点。除此之外，还有其他一些求解思想，如分治法，动态规划等。我们在后面单独列出。...一个好的优化算法需要满足： 能正确的找到各种情况下的极值点 速度快 下图给出了这些算法的分类与它们之间的关系： 接下来我们将按照这张图来展开进行讲解。...↓关注后，后台回复【最优化】可下载最优化算法的资料

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    详解股票买卖算法的最优解(一)

    为什么说是空仓状态利润最大呢，可以这么理解，假设我们手上一共就这么多钱用于买卖股票，不考虑利润的情况下，如果买入股票变为持仓状态，可以看成是我们的总资金减去了买入的资金，实际上我们的资金是变少的，而卖出变为空仓状态...，可以看成是我们把买入的资金又以不同的价格卖了出去，此时我们的总资金才真的增加了钱数，对于我们的总资金来说才算真正的盈利了。...Math.max(dp_i_1,temp-prices[i]-fee); } return dp_i_0; } 总结 好了，看到这里以上4道关于股票买卖的算法题我们就完美解决了...，小伙伴们看懂了吗，希望大家仔细思考解题思路，能实际运用这套框架哦，这是关于股票买卖算法的第一篇文章，后续会有补充内容，对剩下比较复杂的题目提供解题方法，欢迎阅读我的下一篇文章，一起研究算法吧。...算法专辑： 和同事谈谈Flood Fill 算法

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    详解股票买卖算法的最优解(二)

    本文作为补充文章，对更复杂的题目进行解答，如果还没有阅读上篇文章，希望小伙伴们先去看一下上篇文章：详解股票买卖算法的最优解(一)，有助于理解。...所以可以套用之前的k=+infinity的算法 最终结果如下： public int maxProfit(int max_k, int[] prices) { if(prices.length...总结 好了，关于股票买卖算法的最优解系列就告一段落。 这类题型的解题思路就是引入了状态转移方程的概念，现在我们一起弄懂了这种解题思路，是不是还有一点小成就感呢。...解决这类问题的关键就是确认有几种选择，确定有几种状态，设定状态转移方程，处理特殊情况的值。之后就是套用进代码，解决问题。 希望大家再做算法题的时候脑子里能回忆起这种框架的解题思路。...算法专辑： 和同事谈谈Flood Fill 算法 详解股票买卖算法的最优解(一)

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    如何通过贪心算法实现最优装载问题的高效解决

    是一篇非常不错的实战文章。接下来开始我们的正文。一、贪心算法具有贪心选择和最优子结构性质就可以使用贪心算法。1.1、算法知识点（1）贪心策略，选择当前看上去最好的一个方案。...1.3、做题思路可以使用贪心算法解出最优装载问题，要求装载的物品数量尽可能多，而船的容量是固定的，那么优先把重量小的物品放进去，使装的物品最多。...它并非总是能得到最优解，但通常能得到一个比较好的近似解，尤其在物品数量较多且重量差异不大的情况下效果更好。优点: 算法简单，易于实现，时间复杂度较低 (O(n log n)，主要耗时在排序上)。...缺点: 不能保证得到最优解。对于某些物品组合，贪心策略可能导致遗漏一些高价值物品，从而得到次优解。 它更适合作为近似算法，用于快速得到一个较好的解，而不是追求绝对的最优解。...如果需要最优解，则需要使用动态规划等更复杂的算法。

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    由FlexBox算法强力驱动的Weex布局引擎

    目录 1.Weex布局算法 2.Weex布局算法性能分析 3.Weex是如何布局原生界面的 一....总结一下上述的流程，如下图： ? 二. Weex布局算法性能分析 1.算法实现分析 上一章节看了Weex的layout算法实现。这里就分析一下在这个实现下，布局能力究竟有多强。...Cassowary线性约束算法适合GUI布局系统，被用来计算view之间的位置的。开发者可以指定不同View之间的位置关系和约束关系，Cassowary线性约束算法会去求处符合条件的最优值。...上图是3个布局算法在嵌套情况下的性能比较图，可以看到，FlexBox的性能也依旧接近于原生的Frame。而嵌套情况下的Autolayout的性能急剧下降。 ?...上图是3个布局算法在嵌套情况下的性能比较图，可以看到，FlexBox的性能也依旧接近于原生的Frame。而嵌套情况下的Autolayout的性能急剧下降。 ?

    2.6K40

    有向无环图的自动布局算法

    最近业余在做一个基于结点的编辑工具玩, 遇到一个问题, 就是结点和连线多了, 经常会出现重叠交叉的问题, 导致图看不清楚: 要是这个样子, 还不如不用图清楚呢, 所心就需要找一个方法来进行自动布局, 理想情况是这样的...自动的算法肯定没有100%完美的, 但是总是能方便不少的 在google了一会儿后, 发现这种结点-线组成的图是一有个学名的: directed acyclic graph, 例如这样: 无非我这个图结点上的连接点是有限制的..., 但这个对于布局算法来说, 影响不大....因为布局只需要大体考虑每个结点的位置 那么, 这个算法需要满足几个条件:  结点之间不能有重叠 连线之间尽量减少交差 结点之间是有基本的层次关系对齐的 基于这些限制条件, google到一个比较有名的算法...Sugiyama's layout algorithm 初步看了一上, 这个算法比较复杂, 是多种算法的集合 自己不是很熟悉这方面的理论知识, 所以还是决定采用第三的算法库 C++可以使用的图绘制算法库

    3.4K50

    可视化布局算法的框架设计

    目的是形成一个最简单的可执行的布局算法效果展示的SDK 整体设计 对于布局算法的目的，就是要对给定格式的图数据（如下图）进行节点坐标的计算，计算的规则通过布局算法来实现，整个流程应该包括以下几部分：...格式化数据的读入及数据结构的绑定 通过布局算法对数据的坐标计算 坐标结果的格式化及数据的输出 ?...（布局类）：FRForceLayout 对算法的配置（配置类）：FRLayoutConfig 输入数据的配置：DataConfig 输出数据：Output 整体结构 ?...另外，在赋值结束后只需在下一步布局算法调用时将该配置类的对象传入即可使布局算法得到相应的参数值。...12345678910111213141516171819202122232425262728293031 //不同布局算法具有不同的参数，所以下面是有公共参数的父类，具体算法配置类应该继承此类public

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    华中科大4个95后拿下EDA全球冠军，还解决了一项芯片难题！

    参赛算法需要在考虑空间容量、电压区、最小布线层、金属层布线方向等众多真实约束的情况下，确定每个单元在芯片内的位置，并同时为每个网规划无短路、无断路的信号传输路径，使得导线的加权总长度最短。...吕志鹏教授团队所设计的启发式优化算法，在冗余导线检测、布线环路消除、并行化邻域评估加速、布局调整最优移动区域识别等多项关键技术上实现了突破。...2020年获GECCO会议最优摄像机布局竞赛三项全球第一名， 自2018年起，吕志鹏团队进入芯片设计领域。今年前不久获EDA物理设计领域顶会ISPD「划分、布局和布线」算法竞赛全球第三名。...吕志鹏教授所在实验室自成立至今的40余年来，一直聚焦于NP难问题的求解算法与工业应用研究，曾多次获得国际算法竞赛全球前三名，如：2021年GECCO「最优相机布局与集合覆盖」国际算法竞赛第一名；2021...年ISPD「晶圆级物理建模」切分布局布线国际算法竞赛第三名；2020年GECCO「最优相机布局与集合覆盖」国际算法竞赛第一名；2018年SAT国际算法竞赛第三名；2017年SAT国际算法竞赛第一名；2016

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    【毕业论文】求解最优的任意宝可梦颜色交换算法

    ▲ 本文算法的颜色交换结果 省流 简单来说，本文提供了一种通过数学建模的，将任意一个宝可梦的配色应用到另外一个宝可梦上，并且保证配色交换后能有最优的效果（某种数学意义上）的算法。...但是如果使用本文的算法，你可以得到这样的妙蛙种子： ▲ 本文算法结果：火系妙蛙种子 这个结果应用了火恐龙的配色，按照最优度排序的第一个结果。...一个颜色替换的例子是： ▲ 交换了红绿色 调色板的交换可以定义为： 其中新的调色板是： 图示： 根据排列组合的知识，我们知道任意的交换办法有很多种。而本文的算法的目标是找到其中最优的一种。...05 本文的算法 我们通过前面的章节知道，给定了两张都用调色板表达的图片，只要把全部调色板两两配对的情况都试一遍，总能找到最好的一种匹配方法。我们人眼可以知道什么配对情况最优，但是计算机并不知道。...可以得出结论，我们的方法在大多数情况下能求得最符合人审美的宝可梦颜色交换的方案。

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    明月机器学习系列030：特殊二分图的最优匹配算法

    算法的第一个版本 ---- 把问题抽象一下，其实不管是单元格，表格，还是文本行都可以看成是一个个的元素，于是我们的问题就成了在两个有序的序列中寻找一个最优的匹配，每个元素最多能跟一个元素进行匹配（可以没有匹配...定义：边就是两个之间的连线。 2.1 算法的目标 我们既然要找到最优的匹配，但是怎么才算是最优呢？这就是要求我们先定义一个数值指标，以此来衡量优劣。...优化版本 ---- 上面的算法在数据量小的时候，还没有问题，但是数据量稍大一点，因为取集合的方式是指数级的，想不废都难。 3.1 剪枝优化 剪枝1....简单说就是保证每个联通子图的最优来保证全局最优（当然这不一定成立，但是概率很小，而且即使不是全局最优，也和全局最优相差不多了，所以可以忽略）。...后续思考 ---- 后来查资料得知，图论里专门有一种叫二分图，还有相关的算法，不过我们的场景却比较特别，算是一种特殊的二分图吧。研究一下现有的二分图，应该还是有改进空间的。

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    KDD21 | 时间复杂度接近最优的通用图传播算法

    这篇论文将目前绝大多数的图节点邻近度指标和图神经网络特征传播形式都归纳为一个概括性的图传播范式，针对该图传播范式，这篇论文提出了一个时间复杂度近似最优的通用算法AGP。...是否可以面向这一通用图传播方式，设计一种时间复杂度近似最优的算法，以同时提高所有图传播方式的效率？ 3....针对上述图传播范式，在本篇论文中，我们提出了通用图传播算法AGP，首次在近似最优的时间复杂度内，得到通用图传播向量 在误差要求范围内的估计结果。...AGP算法将Monte-Carlo随机游走和确定性传播两种方法的优势巧妙结合，从而在近似最优的时间复杂度下，完成了图传播向量 在 相对误差下的估计，其中相对误差 为常数。...在绝大多数情况下（本篇论文中提到的所有节点邻近度指标和图神经网络模型均满足），这一时间复杂度与输出大小处于同一级别（忽略log项)，因此我们认为AGP拥有近似最优的时间复杂度。

    1.1K20

    深度学习中7种最优化算法的可视化与理解

    在深度学习中，有很多种优化算法，这些算法需要在极高维度（通常参数有数百万个以上）也即数百万维的空间进行梯度下降，从最开始的初始点开始，寻找最优化的参数，通常这一过程可能会遇到多种的情况，诸如： 1、提前遇到局部最小值从而卡住...算法3：AdaGrad算法 AdaGrad算法的思想是累计历史上出现过的梯度（平方），用积累的梯度平方的总和的平方根，去逐元素地缩小现在的梯度。...算法4：RMSProp AdaGrad算法在前期可能会有很大的梯度，自始至终都保留了下来，这会使得后期的学习率过小。...算法5：Adam算法 Adam算法和之前类似，也是自适应减少学习率的算法，不同的是它更新了一阶矩和二阶矩，用一阶矩有点像有动量的梯度下降，而用二阶矩来降低学习率。...可怜的牛顿法,静态图 图片如上，看了真可怜........其实牛顿法要求的是H矩阵正定（一维情况下是二阶导数大于零），在多维中，这样的情况难以满足，大量出现的极小值，悬崖，鞍点都会造成影响，导致无法顺利进行下去

    1.2K10

    OptaPlanner笔记1

    切割库存：在切割纸张、钢材、地毯等时最大限度地减少浪费。 体育日程安排：为足球联赛、棒球联赛规划比赛和训练时间表。 财务优化：投资组合优化、风险分散等。...这意味着解决问题可能比你预期的要困难，因为常用的技术不足以解决问题： 蛮力算法（即使是再聪明的变体）将会耗费大量的时间 快速算法（例如在装箱问题中，先放入最大的物品）将得到远远偏离最优解的解决方案。...通过使用先进的优化算法，OptaPlanner 可以在合理的时间内为这类规划问题找到接近最优的解决方案。...每一个可行方案都是可能方案 得分最高的optimal solution（最佳方案）。规划问题至少有一个最佳方案。即使没有可行方案，且最佳方案不可行的情况下也是如此。...正如你在例子中看到的，大多数案例比已知宇宙中原子的数量（10^80）有更多的可能方案。由于没有找到最优解决方案的灵丹妙药，因此任何实现都必须评估一部分的可能方案。

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