深度解析：字符串哈希在快速判断经文哈希值中的应用技巧

算法讲解｜hash进阶：使用字符串hash乱搞的姿势

在-Depth分析中：智能应用到高级算法1 准确的艺术，当我们必须快速判断原始经文中的衬底的哈希值时，</通过删除前缀的影响和合理转移的左操作，可以轻松地获得唤醒，并且可以轻松获得该物质的哈希值，并且问题的效率可以 改进。
2 哈希魔法擦除字符</ </当我们面对删除底座后计算新哈希值的问题时，我们可以使用哈希方法。
首先，两个间隔的哈希值是单独计算的，然后左将并移动，该策略在处理删除操作时表现出色。
3 在寻找更长的全滴虫物质时，对palindromic essics的哈希探索</将单调性和二分法结合到哈希物质中。
当使用奇怪的长度时，哈希子字符串将通过中点两个点验证。
效率和优化</尽管在某些情况下，哈希方法可以降低O（n）中O（n）的复杂性，例如将字符串与模式匹配，但不如马绘制的传输算法。
但是，无疑，对于不严格要求时间效率时，对于情况来说，这无疑是一个有效的选择。
实践示例：例如，在SP7 5 8 6 和POI2 01 0问题中，通过超过字符串的哈希值，您可以快速发现S1 中的S2 次数。
和UVA1 02 9 8 ，用O（n）的复杂性解决了问题。
其他哈希应用程序</ -manacher'salgorithm：使用哈希加速度来求解更长的alindromic底物以实现更好的时间复杂性。
-KMP算法：与字符串与一种模式匹配的哈希版本，结合二分法，简单有效。
-AC自动化：Hashing在许多方面匹配字符串的技术，总复杂性大大降低。
-sufix数组：通过Hashing的乐观和分类，可以实现最高的匹配效率，并且可以优化时间复杂性。
提示</使用多个哈希时，请注意自然克服问题。
选择大数字作为模块并选择大量数字是一个不错的选择。
要了解有关哈希技术的更多信息，您可以参考亨利的博客。

【编程入门】C语言字符串的加密和解密算法！

加密和设计解密算法以进行电线的加密和恢复。
加密方法是字符+5 的位置。
以“ Mrsoft”为例，“ M”位于加密后的位置0，是“ R”。
该算法在主函数中使用无尽的循环来通过输入命令执行加密，破译或退出。
输入范围后，执行加密操作。
根据输入命令执行加密，解密或结束。
将“ Ilovexichangcollee”字符串设置为示例，并带出编码的字符串。
输入命令后，系统根据命令执行相关操作。
总结，加密和解密被广泛使用，MD5 哈希函数是一种常见方法。
创建MD5 是为了确保信息的完整传输。
无论学习阶段如何，请按照专栏获得编程学习的来源和交流。
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【朝夕的ACM笔记】字符串-最长回文子串-Manacher算法

当涉及字符串问题时，找到最长的alindromic sub -usta是一个普遍的要求。
palindrome弦的特征确定了这种类型的问题的解决方案，包括经理的算法，因为他的效率很突出。
本文旨在介绍经理的算法，解释他的原则和应用程序，并解释为什么经理的算法可以通过比较幼稚的解决方案来提供有关同一问题的更好解决方案。
首先，我们研究了基本概念：sub -usta是一个新的字符串，由原始字符串选择的连续元素组成； 也长度。
最长的回文sub -usta是最长的回文sub -usta。
幼稚的解方法通过将每个元素列为腔室的中心来确定腔室极长的长度。
尽管此方法简单明了，但它具有高的时间复杂性，不适合处理大型数据。
Glennk.Manacher于1 9 7 5 年提出了算法经理，也被称为从马匹中取出的购物车算法。
他的主要思想是减少不必要的重复计算。
该算法通过在原始字符串和相邻元素的两端插入特殊字符（例如＃）来形成一个新的字符串，以使所有palindrome strings均具有奇怪的长度。
在此基础上，保持中心点和半径的概念，每个位置的最正确边界是动态计算的，并且计算出的信息用于加速后续位置的处理以避免重复计算。
在特定的实现中，经理的算法通过数组记录了每个位置的半径，或者以该位置为中心的腔室的最大长度。
通过将当前位置的信息与镜像位置进行比较，对称性可以加速计算并有效地处理整个字符串，从而更新边框和中心点最正确的位置。
经理算法的时间复杂性是O（n），与幼稚方法的O（n^2 ）相比，在处理大型数据的过程中显示了明显的优势。
通过实用的代码，我们可以清楚地看到算法的效率和实用性。
在实际应用中，经理的算法被广泛用于解决与字符串有关的各种问题，例如Luogu P3 8 05 ，P4 5 5 5 ，P1 6 5 9 ，P6 2 1 6 和其他问题。
这些示例不仅显示了算法应用的场景，而且还验证了它们在解决复杂的字符串问题方面的效率。
简而言之，经理的算法通过智能预设和动态更新策略有效地降低了计算复杂性，并成为处理最长的腔植物子结构问题的有效选择。
通过比较幼稚的方法，很难在空间的时间和效率上找到经理算法的显着优势，从而使其成为解决这些问题最喜欢的算法之一。

算法：判断两个字符串是否包含相同的字符

方法1 ：最愚蠢的方法，循环交叉，您可以将链条转换为表，排序，然后进行比较。
函数：compare1 方法2 ：交换时间的空间，将两个通道转换为字符表，然后使用另一个str表，每个元素在0处初始化，然后在字符的第一个表中iTEZ，减去字符'0'其相应的ascii可以获得代码并将其转换为整数n，将1 添加到str表的nème元素，然后在第二个字符表中的iterer执行相同的操作，除了nth元素 没有添加1 而而是减去1 ，因此，如果TOR表的元素为0，则意味着这两个链具有相同的字符。
函数：Compare2 方法3 ：方法2 的扩展，利用卡的特性，首先将每个字符作为钥匙插入第一个链，然后将每个字符插入第二链中。
被插入，这意味着该角色存在于第一个频道中。
以下是方法1 和方法2 的Java实现，方法3 始终进行测试。

字符串知识

知识字符串：有限的链为0或更多字符。
该符号为s =“ a1 a2 ... a”（0 例如，str是一个链变量，“ helloworld”是其值，长度为1 1 链比较：根据字符编码确定大小。
例如：str1 =“ abc”和str2 =“ acc”，str1 字符编码：ASCII编码表，包含1 2 7 个字符，用英语，数字和符号使用。
Unicode加密（例如UTF-8 ）以不同的语言使用，每个Unicode字符都编码为1 -6 字节。
链存储：顺序结构或字符串。
链按钮通常存储单个或更多字符，并使用＃填充水平以下的空间。
关节链：在文本链T中找到PTRINGP。
根据样品的数量，将其分为一系列状态和多模式字符串接头。
结合申请表：给出一系列文本T和P样本字符串，找到P的所有外观。
算法包括BF，KMP等。
BF算法：结合蛮力。
时间复杂度为O（N+M）。
KMP算法：使用部分关节表避免无效组合并减少样品链的预防。
构建下一个阵列以实现有效的合规性。
时间复杂度为O（N+M）。
结合了许多样本：在文本链T中发现的多样本POD模式中的所有P模式中的所有位置都出现。
使用字典树或AC自动机算法执行。
KMP算法的整体步骤包括下一个阵列构造，带有光标和J的示例字符串，直到结果不成功。
下一个KMP算法的时间复杂性为O（M），适当的阶段为O（n）。
整个算法的时间的复杂性是O（N+M），比无辜算法要好。