ios开发中常用的算法 ios开发基础知识
简单讲解iOS应用开发中的MD5加密的使用
1、苹果包装了MD5加密的方法,使用起来十分的方便。
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2、如果再有一个第三方的认证机构,用MD5还可以防止文件作者的“抵赖”,这就是所谓的数字签名应用。
3、MD5加密算法多数用于验证,比如说密码匹配用的就是MD5加密后得到的数值。
4、比如在UNIX系统中用户的密码就是以MD5(或其它类似的算法)经加密后存储在文件系统中。当用户登录的时候,系统把用户输入的密码计算成MD5值,然后再去和保存在文件系统中的MD5值进行比较,进而确定输入的密码是否正确。
5、在MD5算法中,首先需要对信息进行填充,这个数据按位(bit)补充,要求最终的位数对512求模的结果为448。也就是说数据补位后,其位数长度只差64位(bit)就是512的整数倍。
IOS常见算法排序(冒泡,快速,两个有序数组合并等)
1、其中,插入排序主要包括直接插入排序和希尔排序两种;选择排序主要包括直接选择排序和堆排序;交换排序主要包括气(冒)泡排序和快速排序。外部排序方法 外部排序基本上由两个相互独立的阶段组成。
2、冒泡排序的实现过程:快速排序的思想是在一个需要排序的数组A中首先选取一个数据(通常选用数组的第一个数)作为关键数据,然后将所有比它小的树都放到它左边,所有比它大的数都放到它右边,这个过程称为一趟快速排序。
3、一种是比较排序,时间复杂度O(nlogn) ~ O(n^2),主要有:冒泡排序,选择排序,插入排序,归并排序,堆排序,快速排序等。
4、冒泡排序是一种比较基础的排序算法,其思想是相邻的元素两两比较,较大的元素放后面,较小的元素放前面,这样一次循环下来,最大元素就会归位,若数组中元素个数为n,则经过(n-1)次后,所有元素就依次从小到大排好序了。
5、直接插入:就是有一个已经排好的子序列,它是有序的。然后来一个插入一个仍是这个序列有序。比如a1本身就是有序的。
6、冒泡排序算法的运作如下:(1)比较相邻的元素。如果第一个比第二个大(升序),就交换他们两个 (2)对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。
iOS算法总结-回顾
1、根据将排序记录是否全部放置在内存中,将排序分为内排序和外排序,之前讲的都是内排序,这里总结一下,内排序分为四类: 插入排序、交换排序、选择排序和归并排序 。
2、但很多人理解的 iOS 开发,就仅仅只是界面、动画之类的看得见的东西。在界面之下有很多看不见的更深层的东西。这些就需要算法和数据结构知识。比如需要写一个绘图软件,照相磨皮软件,就涉及到图形算法。
3、一,sku算法初版:计算所有sku的组合 与有库存sku的组合的交集,交集里面的sku为可选项,反之其他sku为不可选。
4、ios11电池算法,理论上是:电池容量÷ 放电电流=放电时间; 实际操作中,为了保护电池完全放电受损,只将电池容量的 80%进行放电,因此实际操作中的放电时间是: 电池容量*80%÷放电电流=放电时间。
5、iOS 程序,经常会用到三种语言,Swift 编写看得见的界面,C++ 编写看不见的底层,而 Objective-C 用于界面和底层之间的相互调用穿透。一般来说,比如需要写一个绘图软件,照相磨皮软件,就涉及到图形算法。
介绍iOS中MD5加密算法的使用
MD5加密算法多数用于验证,比如说密码匹配用的就是MD5加密后得到的数值。
而在这个过程中,我们所使用的方法,就是加密解密算法。 加密分为 对称加密 与 非对称加密(公开密钥加密) 。
在MD5算法中,首先需要对信息进行填充,这个数据按位(bit)补充,要求最终的位数对512求模的结果为448。也就是说数据补位后,其位数长度只差64位(bit)就是512的整数倍。
比如在UNIX系统中用户的密码就是以MD5(或其它类似的算法)经加密后存储在文件系统中。当用户登录的时候,系统把用户输入的密码计算成MD5值,然后再去和保存在文件系统中的MD5值进行比较,进而确定输入的密码是否正确。
iOS开发丨使用arc4random()生成真随机数
rand()函数会返回一个范围在0至RAND_MAX 间的随机数值。RAND_MAX定义在stdlib.h。在调用此函数产生随机数前,必须先利用srand()设好随机数种子,每次程序运行生成不同的随机数。
生成随机数,一个是下限,另一个是上限。random.randint():生成指定范围内的整数,开始数和结束数。最后使用 random.randrange():在指定范围内,按指定基数递增的集合中获得一个随机数,这样就完成了。
Math.random( ); document.write(生成的随机数 : + random ); 运行结果为:生成的随机数 : 0.8336114321997108获取两个值之间的随机数:Math.random()可用于获取两个值之间的随机数。返回值为[min,max)。
生成的随机数在大多数情况下是足够的,因为我们不能将其与真随机数(它们是完全随机的)进行比较。但在实际情况中,我们并不需要真正的随机数,而只需要一个随机的数列来开发我们的应用程序。
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