「java涨价算法」java涨薪比例

本篇文章给大家谈谈java涨价算法，以及java涨薪比例对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、java最常用的几种加密算法
• 2、java 程序实现递增的复杂算法方法？
• 3、求java 阶梯算法 计算计件工资
• 4、java 算法问题
• 5、用Java实现一个地铁票价计算程序，希望给出主要算法与数据结构
• 6、java十大算法

java最常用的几种加密算法

简单的Java加密算法有：

第一种. BASE

Base是网络上最常见的用于传输Bit字节代码的编码方式之一，大家可以查看RFC～RFC，上面有MIME的详细规范。Base编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。例如，在Java Persistence系统Hibernate中，就采用了Base来将一个较长的唯一标识符（一般为-bit的UUID）编码为一个字符串，用作HTTP表单和HTTP GET URL中的参数。在其他应用程序中，也常常需要把二进制数据编码为适合放在URL（包括隐藏表单域）中的形式。此时，采用Base编码具有不可读性，即所编码的数据不会被人用肉眼所直接看到。

第二种. MD

MD即Message-Digest Algorithm （信息-摘要算法），用于确保信息传输完整一致。是计算机广泛使用的杂凑算法之一（又译摘要算法、哈希算法），主流编程语言普遍已有MD实现。将数据（如汉字）运算为另一固定长度值，是杂凑算法的基础原理，MD的前身有MD、MD和MD。

MD算法具有以下特点：

压缩性：任意长度的数据，算出的MD值长度都是固定的。

容易计算：从原数据计算出MD值很容易。

抗修改性：对原数据进行任何改动，哪怕只修改个字节，所得到的MD值都有很大区别。

弱抗碰撞：已知原数据和其MD值，想找到一个具有相同MD值的数据（即伪造数据）是非常困难的。

强抗碰撞：想找到两个不同的数据，使它们具有相同的MD值，是非常困难的。

MD的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密钥前被”压缩”成一种保密的格式（就是把一个任意长度的字节串变换成一定长的十六进制数字串）。除了MD以外，其中比较有名的还有sha-、RIPEMD以及Haval等。

第三种.SHA

安全哈希算法（Secure Hash Algorithm）主要适用于数字签名标准（Digital Signature Standard DSS）里面定义的数字签名算法（Digital Signature Algorithm DSA）。对于长度小于^位的消息，SHA会产生一个位的消息摘要。该算法经过加密专家多年来的发展和改进已日益完善，并被广泛使用。该算法的思想是接收一段明文，然后以一种不可逆的方式将它转换成一段（通常更小）密文，也可以简单的理解为取一串输入码（称为预映射或信息），并把它们转化为长度较短、位数固定的输出序列即散列值（也称为信息摘要或信息认证代码）的过程。散列函数值可以说是对明文的一种“指纹”或是“摘要”所以对散列值的数字签名就可以视为对此明文的数字签名。

SHA-与MD的比较

因为二者均由MD导出，SHA-和MD彼此很相似。相应的，他们的强度和其他特性也是相似，但还有以下几点不同：

对强行攻击的安全性：最显著和最重要的区别是SHA-摘要比MD摘要长 位。使用强行技术，产生任何一个报文使其摘要等于给定报摘要的难度对MD是^数量级的操作，而对SHA-则是^数量级的操作。这样，SHA-对强行攻击有更大的强度。

对密码分析的安全性：由于MD的设计，易受密码分析的攻击，SHA-显得不易受这样的攻击。

速度：在相同的硬件上，SHA-的运行速度比MD慢。

第四种.HMAC

HMAC(Hash Message Authentication Code，散列消息鉴别码，基于密钥的Hash算法的认证协议。消息鉴别码实现鉴别的原理是，用公开函数和密钥产生一个固定长度的值作为认证标识，用这个标识鉴别消息的完整性。使用一个密钥生成一个固定大小的小数据块，即MAC，并将其加入到消息中，然后传输。接收方利用与发送方共享的密钥进行鉴别认证等。

java 程序实现递增的复杂算法方法？

int[] a(int x){

int[] arr=new int[2];

arr[0]=x*2-1;

arr[1]=x*2+1;

return arr;

}

求java 阶梯算法 计算计件工资

import java.util.*;

class Main{

    private static double get(int n){

        if(n550){

            return 9 * (n-550) + get(550);

        }else if(n450n=550){

            return 5.5*(n-450)+get(450);

        }else if(n 350 n=450){

            return 3*(n-350)+get(350);

        }else if(n100n=350){

            return 2*(n-100)+get(100);

        }else if(n0n=100) {

            return get(0);

        }

        return 0;

    }

    public static void main(String[] args){

        Scanner sc=new Scanner(System.in);

        System.out.print("输入某人这个月计件：");

        int n = sc.nextInt();

        sc.close();

        System.out.printf("%.2f",get(n));

    }

}

java 算法问题

1.查询A仓库存a，如果count小于等于a,则A进行出仓，保存A剩余库存为a-count;

2.如果count大于a,则查询B库存b,此时需要B弥补的出库量count - a,记为k,如果B的库存b大于等于k,则B进行出仓，保存B剩余存库为b-k,保存A剩余库存为0,;

3.如果k大于b,则查询C库存c,此时需要C弥补的出库量count - a - b,记为l,如果C的库存c大于等于l,则C进行出仓，保存B剩余存库为c-l,保存A剩余库存为0,保存B剩余库存为0;

4.如果c小于l，则ABC剩余库存均为0，且无法满足需求count

以上是针对3个仓库做的分析，如果是n个的话，即，从第一个仓库开始

如果An(仓库容量)count,即出仓，保存第n个仓库剩余库存为An-count,同时从1至(n-1)的仓库通通储存量为0(即清仓)

如果An(仓库容量)count,即查询下一个仓库，同时本次仓库列入需要清仓的列表，count值发生变化，count=count-An

以上是我的分析，有什么问题，欢迎指正。希望能帮到你

用Java实现一个地铁票价计算程序，希望给出主要算法与数据结构

根据某市地铁线路图写一个地铁票价计算程序

需求描述：

1.计费规则：最低2元，超过5站以上每站加收0.5元，换乘重新起算，例如L1先坐4站，换乘L2再坐6站，结果就是2+2.5=5.5元

2.程序启动以后读取输入文件（in.txt），内容格式如：

L2-8,L2-2

X3,L3-8

....

每行表示一次行程，起点站和终点站之间用逗号分隔，行数不限

4.系统按最短路径方案（尽量少换乘且站数少，假设乘 客换乘一次用的时间相当于坐4个站）规划路线，计算票价，并把路线和票价输出到文件(out.txt)，内容格式如：

L2-8,L2-2=2.5:L2-8,L2-7,L2-6,L2-5,L2-4,L2-3,L2-2

X3,L3-8=4:X3,X4,L3-8

....

等号后面的表示票价和路径

地铁线路图如下：共有5条线路，X开头的站点表示 换乘车站

java十大算法

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：

创建一个堆H[0..n-1]

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：

1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列

2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置

3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置

4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾

5. 将另一序列剩下的所有元素

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