2024-08-10

Vue的diff算法是一种用来比较新旧虚拟DOM树差异的算法,其目的是为了高效更新DOM。diff算法的过程主要分为三个阶段:

  1. 遍历:递归比较两棵虚拟DOM树的每一个节点,并对不同的节点进行标记。
  2. 建立:将标记的节点添加到一个需要更新的列表中。
  3. 应用:根据列表应用更新到真实的DOM上。

具体步骤如下:

  1. 新旧节点是相同的,直接复用。
  2. 新节点不存在,标记旧节点为移除。
  3. 新节点与旧节点不同,标记旧节点为移除,并添加新节点。
  4. 如果新节点是一个可复用组件,并且和旧节点相同,则尝试复用。

这个过程是高效的,因为它会尽可能地复用老的DOM元素。

以下是一个简化的例子,说明diff算法的核心概念:




function diff(oldTree, newTree) {
  let patches = {};
 
  diffRecursive(oldTree, newTree, patches, 0);
 
  return patches;
}
 
function diffRecursive(oldNode, newNode, patches, index) {
  // 新旧节点不同
  if (oldNode.type !== newNode.type) {
    // 标记旧节点为移除
    patches[index] = { type: 'REMOVE', index };
    // 如果新节点存在,标记新节点为添加
    if (newNode) {
      patches[index] = { type: 'ADD', index, newNode };
    }
  } else if (oldNode.props !== newNode.props || oldNode.children !== newNode.children) {
    // 属性或子节点有变化
    patches[index] = { type: 'PROPS', index, props: newNode.props };
  }
 
  // 比较子节点
  let childPatches = {};
  diffChildren(oldNode.children, newNode.children, childPatches, index);
  if (Object.keys(childPatches).length) {
    patches[index] = { ...patches[index], ...childPatches };
  }
}
 
function diffChildren(oldChildren, newChildren, patches, index) {
  let lastPatchIndex = index;
  newChildren.forEach((newChild, i) => {
    let oldChild = oldChildren[i];
    let newPatchIndex = lastPatchIndex + 1;
    diffRecursive(oldChild, newChild, patches, newPatchIndex);
    lastPatchIndex = newPatchIndex;
  });
 
  if (oldChildren.length > newChildren.length) {
    // 旧虚拟DOM树有多余的节点,标记为移除
    for (let i = newChildren.length; i < oldChildren.length; i++) {
      patches[lastPatchIndex + 1] = { type: 'REMOVE', index: lastPatchIndex + 1 };
    }
  }
}

在这个例子中,diff函数是入口,它比较两棵虚拟DOM树的根节点,并返回一个补丁对象patches,描述了如何更新真实的DOM。diffRecursive是递归比较两棵DOM树的主要函数,而diffChildren比较子节点的差异。这个例子提供了diff算法的基本概念,但Vue中的diff算法实现要复杂得多,包括key的处理、节点的复用等。

2024-08-09

国密算法是中国自主设计的密码算法,主要用于保护信息安全。SM2/SM3/SM4是其中的一部分,分别对应公钥算法、散列算法和对称算法。

  1. SM2公钥密码算法:主要用于数据加密和密钥协商。
  2. SM3摘要算法:主要用于生成数据的摘要。
  3. SM4分组密码算法:主要用于数据加密。

以下是Java中基于org.bouncycastle库实现的SM4加密和解密的示例代码:




import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider;
import org.bouncycastle.crypto.engines.SM4Engine;
import org.bouncycastle.crypto.modes.ECBBlockCipher;
import org.bouncycastle.crypto.params.KeyParameter;
import org.bouncycastle.crypto.paddings.PaddedBufferedBlockCipher;
import org.bouncycastle.crypto.digests.SM3Digest;
import java.security.Security;
 
public class SM4Util {
    static {
        Security.addProvider(new BouncyCastleProvider());
    }
 
    // ECB模式加密
    public static byte[] encryptEcb(byte[] keyBytes, byte[] data) throws Exception {
        KeyParameter key = new KeyParameter(keyBytes);
        SM4Engine engine = new SM4Engine();
        engine.init(true, key);
 
        PaddedBufferedBlockCipher cipher = new PaddedBufferedBlockCipher(new ECBBlockCipher(engine));
        cipher.init(true, key);
 
        byte[] encrypted = new byte[cipher.getOutputSize(data.length)];
        int len = cipher.processBytes(data, 0, data.length, encrypted, 0);
        cipher.doFinal(encrypted, len);
 
        return encrypted;
    }
 
    // ECB模式解密
    public static byte[] decryptEcb(byte[] keyBytes, byte[] data) throws Exception {
        KeyParameter key = new KeyParameter(keyBytes);
        SM4Engine engine = new SM4Engine();
        engine.init(false, key);
 
        PaddedBufferedBlockCipher cipher = new PaddedBufferedBlockCipher(new ECBBlockCipher(engine));
        cipher.init(false, key);
 
        byte[] de
2024-08-09

这是一个结合了爬虫技术、机器学习和可视化技术的毕设项目。以下是一个简化的项目框架示例,它展示了如何定义一个简单的爬虫来获取气象数据,如何进行简单的数据预处理,使用机器学习模型进行气象预测,并使用可视化技术展示结果。




import requests
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt
 
# 定义爬虫函数获取气象数据
def get_weather_data(url):
    response = requests.get(url)
    return response.json()
 
# 获取数据并进行简单的数据预处理
data = get_weather_data('https://api.example.com/weather-data')
df = pd.DataFrame(data)
# 假设数据预处理包括选择特征、清洗数据、特征缩放等
 
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df.drop('target_column', axis=1), df['target_column'], test_size=0.2)
 
# 机器学习模型训练
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
 
# 模型评估
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
 
# 气象预测可视化
plt.figure(figsize=(10, 5))
plt.plot(y_test, label='Actual')
plt.plot(y_pred, label='Predicted')
plt.title('Weather Prediction Comparison')
plt.xlabel('Data Points')
plt.ylabel('Temperature')
plt.legend()
plt.show()

这个代码示例提供了一个简化的框架,展示了如何开始一个气象预报系统的开发。实际的系统将需要更复杂的数据处理、模型选择和可视化技术。在实际应用中,你需要替换数据获取部分的URL,以及数据预处理和模型评估部分的具体细节。

2024-08-09

冒泡排序是一种简单的排序算法,它重复地遍历要排序的数列,一次比较两个元素,如果它们的顺序错误就把它们交换过来。重复进行直到没有再需要交换的元素,这意味着数列已经排序完成。

以下是冒泡排序的Python实现:




def bubble_sort(arr):
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        for j in range(0, n-i-1):
            if arr[j] > arr[j+1]:
                arr[j], arr[j+1] = arr[j+1], arr[j]
    return arr
 
# 使用示例
array = [64, 34, 25, 12, 22, 11, 90]
sorted_array = bubble_sort(array)
print("Sorted array is:", sorted_array)

这段代码首先定义了一个名为bubble_sort的函数,该函数接收一个列表arr作为参数,并通过两层循环实现冒泡排序。外层循环确定需要遍历的次数,内层循环用于比较并交换元素。最后返回排序后的数组。在使用示例中,我们创建了一个未排序的数组array,调用bubble_sort函数对其进行排序,并打印出排序后的结果。

2024-08-09



// 首先,你需要确保已经安装了Frida,并且Frida服务器正在运行。
// 以下是一个基本的Frida脚本示例,用于Hook Java层的加密算法。
 
// 引入Frida提供的Java API
var Java = {
    use: function(className) {
        Java.perform(function() {
            // 加载指定的Java类
            var MyEncryptClass = Java.use(className);
            // 重写encrypt方法
            MyEncryptClass.encrypt.implementation = function(data) {
                // 这里可以添加自己的加密逻辑
                // 比如打印出原始数据
                send(data);
                // 调用原始的encrypt方法
                var result = this.encrypt.apply(this, arguments);
                // 打印加密后的数据
                send(result);
                // 返回结果
                return result;
            };
        });
    }
};
 
// 使用方式:
// Java.use('com.example.MyEncryptClass');
 
// 注意:
// 1. 请确保你有权限hook指定的Java类。
// 2. 这只是一个简单的示例,实际使用时需要根据具体的加密算法和应用程序进行调整。

这个脚本提供了一个如何使用Frida来Hook Java加密方法的基本框架。在实际应用中,你需要根据目标应用程序的具体类名和方法来修改use函数中的参数,并在重写的方法实现中添加你自己的加密分析或者破解逻辑。

2024-08-09

在Java中,常见的垃圾收集算法包括:

  1. 标记-清除(Mark-Sweep): 这是最基本的垃圾收集算法,包括两个阶段,标记和清除。首先标记出所有需要回收的对象,然后统一回收被标记的对象。此算法简单,但会产生大量不连续的内存碎片。
  2. (Copying): 为了解决标记-清除算法的内存碎片问题,出现了复制算法。它将可用内存分为两块相等的区域,每次只使用其中一块。当这一块内存用完了,就将还存活的对象复制到另一块上去,然后把已使用的内存空间一次性清理掉。这种算法实现简单,运行高效,但是代价是内存被大幅缩小。
  3. 标记-整理(Mark-Compact): 为了解决复制算法带来的内存缩小问题,标记-整理算法就被提了出来。它在标记阶段还是和标记-清除一样,但是在清理阶段不是直接清理,而是让所有存活的对象都向一端移动,然后直接清理掉端边界以外的内存。
  4. 分代收集(Generational Collector): 基于对象生命周期的不同,分代收集算法将堆分为新生代和老年代。新生代中,大部分对象都是朝生夕死,所以用复制算法,效率高。而老年代中对象存活率高,一般用标记-整理或标记-清除算法。

Java中常用的垃圾收集器包括:Serial GC、Parallel GC、Parallel Old GC、G1 GC、ZGC等。不同的垃圾收集器可能采用了上述不同的算法,或者是它们的组合。

2024-08-09

在Java中,实现SM2加密算法通常需要依赖第三方库,例如Bouncy Castle。以下是一个使用Bouncy Castle库实现SM2加密的简单示例:

首先,确保你的项目中包含了Bouncy Castle的依赖。如果你使用Maven,可以添加以下依赖到你的pom.xml文件中:




<dependency>
    <groupId>org.bouncycastle</groupId>
    <artifactId>bcprov-jdk15on</artifactId>
    <version>1.69</version>
</dependency>

然后,你可以使用以下Java代码来实现SM2加密:




import org.bouncycastle.crypto.AsymmetricCipherKeyPair;
import org.bouncycastle.crypto.params.ECPrivateKeyParameters;
import org.bouncycastle.crypto.params.ECPublicKeyParameters;
import org.bouncycastle.crypto.generators.ECKeyPairGenerator;
import org.bouncycastle.crypto.engines.SM2Engine;
import org.bouncycastle.crypto.modes.GMTEncryptingState;
import org.bouncycastle.crypto.params.ECDomainParameters;
import org.bouncycastle.crypto.params.ParametersWithRandom;
import org.bouncycastle.crypto.digests.SM3Digest;
import org.bouncycastle.jce.provider.BouncyCastleProvider;
import org.bouncycastle.jce.spec.ECPrivateKeySpec;
import org.bouncycastle.jce.spec.ECPublicKeySpec;
import org.bouncycastle.jce.interfaces.ECPrivateKey;
import org.bouncycastle.jce.interfaces.ECPublicKey;
import java.security.KeyFactory;
import java.security.Security;
import java.security.SecureRandom;
import java.security.Signature;
import java.security.spec.PKCS8EncodedKeySpec;
import java.security.spec.X509EncodedKeySpec;
import java.util.HashMap;
 
public class SM2EncryptionExample {
    static {
        Security.addProvider(new BouncyCastleProvider());
    }
 
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 初始化SM2算法相关参数
        ECKeyPairGenerator keyGenerator = new ECKeyPairGenerator();
        keyGenerator.init(new HashMap<>());
        AsymmetricCipherKeyPair keyPair = keyGenerator.generateKeyPair();
        ECPrivateKeyParameters privateKey = (ECPrivateKeyParameters) keyPair.getPrivate();
        ECPublicKeyParameters publicKey = (ECPublicKeyParameters) keyPair.getPublic();
 
        // 将密钥参数转换为Java标准密钥格式
        KeyFactory keyFactory = KeyFactory.getInstance("ECDSA", "BC");
        ECPrivateKeySpec privateKeySpec = new ECPrivateKeySpec(privateKey.getPrivateParameters(), SM2Engine.SM2_CURVE_SPEC);
        ECPublicKeySpec publicKeySpec = new ECPublicKeySpec(publicKey.getPublicParameters().getQ(), SM2Engine.SM2_CURVE_SPEC);
 
        ECPrivateKey privateKeyJava = (ECPrivateKey) keyFactory.gener

在ElastcSearch中,图的NSW和HNSW算法是用于加速近似最近邻搜索的。以下是如何在ElasticSearch中配置这些算法的示例代码:




PUT /my_index
{
  "mappings": {
    "properties": {
      "my_vector": {
        "type": "dense_vector",
        "dims": 768,
        "index": true
      }
    }
  },
  "settings": {
    "index": {
      "number_of_shards": 1,
      "similarity": {
        "my_similarity": {
          "type": "vector",
          "model": "dot",
          "parameters": {
            "dim": 768
          }
        }
      }
    }
  }
}

在上述代码中,我们创建了一个名为my_index的索引,并定义了一个名为my_vector的密集向量字段,该字段将用于存储768维的向量数据。我们还配置了一个相似度测量方法my_similarity,它使用点积作为相似度计算方法。

然后,您可以使用如下所示的查询来使用NSW或HNSW算法进行最近邻搜索:




POST /my_index/_search
{
  "size": 10,
  "query": {
    "script_score": {
      "query": {
        "match_all": {}
      },
      "script": {
        "source": "cosineSimilarity(params.query_vector, 'my_vector') + 1.0",
        "params": {
          "query_vector": [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7]  // 示例查询向量
        }
      }
    }
  }
}

在此查询中,我们使用了ElasticSearch的脚本得分功能,通过传递一个查询向量来计算文档向量和它的相似度得分。这里的cosineSimilarity函数是ElasticSearch中用于计算两个向量点积的内置函数。

在React中,DOM的diff算法是一种用于比较新旧两棵虚拟DOM树的差异,并找出最小的DOM更新操作的算法。这样可以提高性能,减少不必要的DOM更新。

React的diff算法是深度遍历两棵树的过程,但是它在某些情况下做了一些优化,例如:

  1. 当遇到不同类型的节点时,就会直接删除旧节点,并新建新节点,因为这样的更改不会再进行深度比较。
  2. 当节点类型相同时,会进行深度比较,并对DOM进行最小化更新。

以下是一个简化的diff算法示例,用于演示React的diff过程:




function diff(oldTree, newTree) {
  if (oldTree.type !== newTree.type) {
    // 节点类型不同,直接替换整个DOM子树
    replaceNode(oldTree.dom, newTree.render());
    return;
  }
 
  // 节点类型相同,可能需要进一步比较属性和子节点
  diffAttributes(oldTree.dom, oldTree.attr, newTree.attr);
 
  // 递归比较子节点
  let newChildren = newTree.children || [];
  let oldChildren = oldTree.children || [];
  newChildren.forEach((newChild, index) => {
    let oldChild = oldChildren[index];
    if (!oldChild || newChild.key !== oldChild.key) {
      // 子节点不存在或键值不匹配,插入新节点
      insertNode(oldTree.dom, newChild.render(), index);
    } else {
      // 键值相同,递归比较子节点
      diff(oldChild, newChild);
    }
  });
 
  // 移除多余的旧子节点
  if (newChildren.length < oldChildren.length) {
    removeNodes(oldTree.dom, newChildren.length, oldChildren.length);
  }
}

这个示例中,diff函数接收旧树和新树作为参数,并执行相应的DOM操作来更新DOM以匹配新树。这个过程是递归的,但是对于某些已知的不同类型的节点,会直接替换整个子树,避免了深度的递归比较。这样的优化使得React的diff算法在大多数情况下都能有效且高效地执行。

2024-08-09

在2024年,BAT 安卓面试中可能会重点考察以下几个方面的知识点:

  1. Java 相关:集合类的使用、线程处理、IO 与 NIO、反射等。
  2. 自定义 View:理解 View 的绘制流程、事件处理、自定义属性等。
  3. 性能优化:内存优化(内存泄漏、内存分配、垃圾回收)、布局优化、启动优化等。
  4. NDK:C/C++ 与 Java 交互、JNI 使用、原生库的加载与管理等。
  5. Flutter:跨平台框架的了解、与 Android 原生的交互等。

以下是对应的解决方案和实例代码片段:

  1. Java 相关

    • 集合类使用:HashMap, LinkedList, HashSet 等的使用。
    • 线程处理:Thread, Runnable, Handler, AsyncTask 的使用。
    • IO 与 NIO:InputStream, OutputStream, File, BufferedReader 等的使用。
    • 反射:Class.forName(), getMethod(), newInstance() 的使用。
  2. 自定义 View

    • 绘制流程:重写 onMeasure(), onDraw(), onLayout() 等方法。
    • 事件处理:重写 onTouchEvent(), onKeyDown() 等方法。
    • 自定义属性:使用 TypedArray 和属性的 attr 定义。
  3. 性能优化

    • 内存优化:常见的内存泄漏场景和解决方法。
    • 布局优化:优化布局层级、使用 ConstraintLayout 等。
    • 启动优化:优化启动时间、优化资源加载。
  4. NDK

    • JNI 使用:FindClass(), GetMethodID(), CallVoidMethod() 等。
    • 原生库加载:System.loadLibrary() 的使用。
  5. Flutter

    • 了解跨平台框架的工作原理。
    • 与 Android 原生的交互:通过 MethodChannelEventChannel 实现通信。

注意:具体的代码实例和解决方案会根据面试官的具体问题来定。上述提到的是一些通用的知识点和解决方案。在面试中,你应该根据 BAT 的要求和你的技术特长来准备相关的知识点。