在 Golang 中，可以使用标准库 crypto 来实现 RSA 加解密。以下是一个简单的例子：

首先，你需要生成 RSA 密钥对，或者获取现有的公钥和私钥。

// 生成 RSA 密钥对
privateKey, err := rsa.GenerateKey(rand.Reader, 2048)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
publicKey := &privateKey.PublicKey

接下来，使用公钥加密和私钥解密：

// 使用公钥加密
cipherText, err := rsa.EncryptPKCS1v15(rand.Reader, publicKey, []byte("Your Message"))
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
 
// 使用私钥解密
plainText, err := rsa.DecryptPKCS1v15(rand.Reader, privateKey, cipherText)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

请注意，上述代码示例使用了 PKCS#1 v1.5 签名模式，它适用于较小的消息。对于较大的消息，你应该使用 OAEP 模式。

// 使用公钥加密（OAEP）
cipherText, err := rsa.EncryptOAEP(sha256.New(), rand.Reader, publicKey, []byte("Your Message"), nil)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}
 
// 使用私钥解密（OAEP）
plainText, err := rsa.DecryptOAEP(sha256.New(), rand.Reader, privateKey, cipherText, nil)
if err != nil {
    log.Fatal(err)
}

以上代码展示了如何在 Golang 中生成 RSA 密钥对，使用公钥加密数据，以及使用私钥解密数据。在实际应用中，密钥对的管理和安全传输更为重要。

题目：二维数组中的查找

在一个 n * m 的二维数组中，每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。

示例:

现有矩阵 matrix 如下：

[1, 4, 7, 11, 15],

[2, 5, 8, 12, 19],

[3, 6, 9, 16, 22],

[10, 13, 14, 17, 24],

[18, 21, 23, 26, 30]

]

给定 target = 5，返回 true。

给定 target = 20，返回 false。

解法1：

function findNumberIn2DArray(matrix: number[][], target: number): boolean {
  for (let i = 0; i < matrix.length; i++) {
    for (let j = 0; j < matrix[i].length; j++) {
      if (matrix[i][j] === target) {
        return true;
      }
    }
  }
  return false;
}

解法2：

function findNumberIn2DArray(matrix: number[][], target: number): boolean {
  let row = matrix.length - 1, col = 0;
  while (row >= 0 && col < matrix[0].length) {
    if (matrix[row][col] === target) return true;
    else if (matrix[row][col] > target) row--;
    else col++;
  }
  return false;
}

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 
# 初始化一些变量
job_descriptions = []
job_titles = []
jobs = []
 
# 定义一个函数来获取招聘信息
def get_job_info(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    jobs_on_page = soup.find_all('div', class_='job-card-container')
    for job in jobs_on_page:
        job_title = job.find('h2', class_='title').text
        job_description = job.find('div', class_='description').text
        job_descriptions.append(job_description)
        job_titles.append(job_title)
        jobs.append({'title': job_title, 'description': job_description})
 
# 获取招聘信息
get_job_info('https://www.seek.com.au/jobs/in-all-jobs?page=1')
 
# 将工作描述和标题转换为TF-IDF向量
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(job_descriptions)
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix)
 
# 定义一个函数来获得相似工作的标题
def get_similar_jobs(job_title, cosine_sim):
    idx = job_titles.index(job_title)
    similar_job_indices = cosine_sim[idx].argsort()[::-1][1:6]
    return [jobs[i] for i in similar_job_indices]
 
# 获取与特定工作描述相似的工作
similar_jobs = get_similar_jobs('Data Scientist', cosine_sim)
 
# 打印出相似的工作
for job in similar_jobs:
    print(job['title'])

这个简化的代码实例展示了如何使用Python爬取招聘信息，并使用TF-IDF和cosine相似性来找出相似的工作描述。这个系统可以作为一个基础来进行工作相关性的研究和推荐。

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA
from fbprophet import Prophet
 
# 假设我们有以下函数来获取智慧交通数据
def get_data(city, date):
    # 这里应该是获取数据的代码，但由于数据不公开，我们模拟一些数据返回
    return pd.DataFrame({
        'time': pd.date_range(start=date, periods=24*7, freq='H'),
        'car_count': np.random.randint(1000, 10000, size=24*7)
    })
 
# 获取数据
city = '北京'
date = '2021-01-01'
data = get_data(city, date)
 
# 数据预处理
data['hour'] = data['time'].dt.hour
data = data.set_index('time')
 
# 使用fbprophet进行时间序列预测
model = Prophet(daily_seasonality=True, weekly_seasonality=True)
model.fit(data)
future = model.make_future_dataframe(periods=24*7)
forecast = model.predict(future)
 
# 画出预测图
fig1 = model.plot(forecast)
 
# 保存图表
fig1.savefig(f'prophet_prediction_{city}.png')
 
# 输出预测结果
print(forecast[['ds', 'yhat']])

这个示例展示了如何使用Prophet模型进行时间序列预测，并将预测结果保存为图片文件。注意，这里的数据是模拟的，实际应用中需要替换为实际的交通数据。

// 假设以下函数用于生成签名
function generateSignature(timestamp, nonce, secret) {
    // 实现签名算法的代码
    // 这里只是一个示例，具体算法需要根据x-s-common签名规则实现
    return crypto.createHmac('sha256', secret).update(`${timestamp}${nonce}`).digest('hex');
}
 
// 假设以下函数用于发送POST请求
function sendPostRequest(url, data, timestamp, nonce, signature) {
    // 设置请求头
    const headers = {
        'x-s-timestamp': timestamp,
        'x-s-nonce': nonce,
        'x-s-signature': signature
    };
 
    // 发送POST请求
    axios.post(url, data, { headers })
        .then(response => {
            console.log('请求成功:', response.data);
        })
        .catch(error => {
            console.error('请求失败:', error);
        });
}
 
// 使用示例
const secret = 'your-secret-key'; // 你的秘钥
const timestamp = Date.now().toString(); // 当前时间戳
const nonce = crypto.randomBytes(16).toString('hex'); // 生成随机数
const signature = generateSignature(timestamp, nonce, secret); // 生成签名
const url = 'https://api.example.com/like'; // 点赞接口URL
const data = { itemId: '12345' }; // 需要发送的数据，包含项目ID
 
sendPostRequest(url, data, timestamp, nonce, signature); // 发送请求

这段代码展示了如何生成时间戳和随机数，并使用这些值生成签名。然后，它构建了请求头，并发送了一个POST请求到指定的URL，其中包含了需要发送的数据和添加的请求头。这是一个简化的示例，实际应用中需要根据x-s-common签名规则进行相应的实现。

// 青蛙爬楼梯问题的递归解法
public class FrogRiver {
 
    // 计算青蛙跳到楼梯上所需的最小跳跃次数
    public int solution(int X, int Y, int N) {
        // 如果X或Y大于N，则无法满足条件，返回-1
        if (X > N || Y > N) {
            return -1;
        }
        // 如果X或Y与N相同，则需要特殊处理
        if (X == N || Y == N) {
            return 1;
        }
        // 递归调用求解
        return 1 + solution(X, Y, N - X > N - Y ? N - Y : N - X);
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        FrogRiver solution = new FrogRiver();
        // 假设有一个楼梯有10级台阶，青蛙每次跳1或2级台阶
        int X = 1; // 青蛙每次跳1级的情况
        int Y = 2; // 青蛙每次跳2级的情况
        int N = 10; // 楼梯的级数
        // 输出青蛙跳到楼梯上所需的最小跳跃次数
        System.out.println("最小跳跃次数: " + solution.solution(X, Y, N));
    }
}

这段代码首先检查了输入的合法性，然后通过递归调用自身来找出青蛙跳到楼梯上所需的最小跳跃次数。递归的终止条件是当X或Y与N相同时，此时青蛙已经到达楼梯顶部或者N已经减到与它们相同的程度，需要特殊处理。递归的调用中，每次都会选择接下来应该跳的台阶数使得问题规模逐渐减小。最后，在main方法中提供了一个示例，输出了在一个10级的楼梯中，当青蛙每次可以跳1或2级时的最小跳跃次数。

在Java中，BF（Brute Force）算法和KMP算法是用于字符串匹配的两种常见算法。

BF算法的核心思想是遍历主字符串，对每个字符开始向后比对是否与模式字符串匹配。

KMP算法的核心思想是通过一个next数组预处理模式字符串，当出现字符不匹配时，可以知道模式字符串中的哪些部分已经与主字符串匹配，可以直接跳过这些部分，从另一个位置开始比对。

以下是Java中实现这两种算法的示例代码：

// BF算法
public class BruteForce {
    public static int search(String txt, String pat) {
        int M = pat.length();
        int N = txt.length();
        for (int i = 0; i <= N - M; i++) {
            int j;
            for (j = 0; j < M; j++) {
                if (pat.charAt(j) != txt.charAt(i + j))
                    break;
            }
            if (j == M)
                return i;
        }
        return -1;
    }
}
 
// KMP算法
public class KMP {
    private int[] computePrefixFunction(String key) {
        int M = key.length();
        int[] prefix = new int[M];
        int j = 0;
        for (int i = 1; i < M; i++) {
            while (j > 0 && key.charAt(i) != key.charAt(j)) {
                j = prefix[j - 1];
            }
            if (key.charAt(i) == key.charAt(j)) {
                j++;
            }
            prefix[i] = j;
        }
        return prefix;
    }
 
    public int search(String txt, String pat) {
        int M = pat.length();
        int N = txt.length();
        int[] prefix = computePrefixFunction(pat);
        int j = 0;
        for (int i = 0; i < N; i++) {
            while (j > 0 && pat.charAt(j) != txt.charAt(i)) {
                j = prefix[j - 1];
            }
            if (pat.charAt(j) == txt.charAt(i)) {
                j++;
            }
            if (j == M) {
                return (i - M + 1);
            }
        }
        return -1;
    }
}

在这两个类中，search方法分别实现了BF和KMP算法来在主字符串txt中查找模式字符串pat的位置。如果找到，返回模式字符串在主字符串中的起始位置，如果未找到，返回-1。computePrefixFunction是KMP算法中用于计算模式字符串的next数组的辅助方法。

// 二分查找算法
public class BinarySearch {
    public static int binarySearch(int[] arr, int x) {
        int left = 0;
        int right = arr.length - 1;
        while (left <= right) {
            int mid = left + (right - left) / 2;
            if (arr[mid] == x)
                return mid;
            if (arr[mid] > x)
                right = mid - 1;
            else
                left = mid + 1;
        }
        return -1;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {2, 3, 4, 10, 40, 100};
        int x = 100;
        int index = binarySearch(arr, x);
        if (index != -1)
            System.out.println("元素在数组中的索引为: " + index);
        else
            System.out.println("元素不在数组中");
    }
}
 
// 冒泡排序算法
public class BubbleSort {
    public static void bubbleSort(int[] arr) {
        int n = arr.length;
        for (int i = 0; i < n - 1; i++) {
            for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {
                if (arr[j] > arr[j + 1]) {
                    // 交换 arr[j+1] 和 arr[j]
                    int temp = arr[j];
                    arr[j] = arr[j+1];
                    arr[j+1] = temp;
                }
            }
        }
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};
        bubbleSort(arr);
        System.out.println("排序后的数组:");
        for (int val : arr)
            System.out.print(val + " ");
    }
}

这段代码展示了二分查找算法和冒泡排序算法的实现。二分查找算法用于在有序数组中查找特定元素的索引，冒泡排序算法用于对数组进行升序排序。这两个算法都是计算机科学中基础的算法知识，对于学习数据结构和算法有重要的意义。

import numpy as np
 
def newang_model(population, low, high, size, cross_prob, mut_prob):
    """
    新安江模型：基于遗传算法进化率定参数
    
    参数：
    - population：种群
    - low：搜索空间下限
    - high：搜索空间上限
    - size：种群大小
    - cross_prob：交叉概率
    - mut_prob：变异概率
    """
    # 初始化新一代种群
    new_population = np.zeros(size)
    
    # 进化过程（此处省略具体的进化逻辑）
    
    return new_population  # 返回新一代种群
 
# 示例使用
population = np.random.uniform(0, 1, size=30)  # 初始化种群
new_population = newang_model(population, 0, 1, 30, 0.6, 0.1)
 
# 打印新一代种群
print(new_population)

这个示例代码提供了一个简化版本的新安江模型，用于演示如何使用遗传算法进化参数。在这个例子中，我们假设有一个种群，它们是在[0, 1]区间内的随机数，我们通过遗传算法的迭代来改进这些数字。这个简化版本的代码没有包含具体的进化算法细节，只是提供了一个框架，展示了如何定义一个遗传算法的基本函数，并且如何使用NumPy来处理数据。

% 假设函数，用于模拟多目标遗传算法和电网模型
function [sol, bestFitness, FitnessHistory] = MultiObjectiveGAForDistributedEnergy(params)
    % 初始化参数
    popSize = params.popSize;
    maxIt = params.maxIt;
    % ... 其他参数初始化
 
    % 初始化种群
    % ... 初始化代码
 
    % 遗传算法迭代
    for it = 1:maxIt
        % 计算适应度
        % ... 计算适应度代码
 
        % 选择操作
        % ... 选择操作代码
 
        % 交叉操作
        % ... 交叉操作代码
 
        % 变异操作
        % ... 变异操作代码
 
        % 记录最佳适应度和历史适应度
        % ... 适应度记录代码
    end
 
    % 输出结果
    sol = bestSol;
    bestFitness = bestFitnessHistory(end);
    FitnessHistory = fitnessHistory;
end

这个示例代码提供了一个框架，展示了如何使用多目标遗传算法优化分布式电源的选址和定容问题。在实际应用中，需要完善初始化、计算适应度函数值、选择操作、交叉操作和变异操作等函数。