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前言Python内置函数是Python编程语言中预先定义的函数，它们嵌入到Python解释器中，任何时候都能直接使用，无需导入任何模块。这些内置函数的存在极大地提升了程序员的开发效率和程序的可读性。掌握Python内置函数是每个Python开发者必备的基础技能。本文将系统地介绍Python中最常用的内置函数，并提供实用的代码示例。 一、数学运算函数（一）abs() - 绝对值函数abs()函数返回数字的绝对值。 123456789# 整数绝对值print(abs(-5)) # 输出: 5print(abs(5)) # 输出: 5# 浮点数绝对值print(abs(-3.14)) # 输出: 3.14# 复数的模print(abs(3+4j)) # 输出: 5.0 （二）round() - 四舍五入函数round()函数对数字进行四舍五入。 1234567# 基本四舍五入print(round(3.14159)) # 输出: 3print(round(3.14159, 2)) # 输出: 3.14print(round(3.141...

在数字化时代，数据安全和完整性验证变得至关重要。MD5（Message Digest Algorithm 5）作为一种经典的哈希算法，虽然在安全性方面已不再推荐用于关键应用，但其原理和应用仍具有重要的学习价值。本文将深入探讨MD5算法的技术细节、实现原理和实际应用。 一、MD5算法概述（一）什么是MD5MD5（Message Digest Algorithm 5）是一种广泛使用的哈希函数，用于生成128位（32个十六进制数字）的消息摘要。2 它由美国密码学家罗纳德·李维斯特（Ronald Rivest）于1991年设计，是MD家族中的第五个算法。2 MD5的核心特性： 压缩性：任意长度的数据，算出的MD5值长度都是固定的（128位）3 容易计算：从原数据计算出MD5值很容易3 抗修改性：对原数据进行任何改动，哪怕只修改1个字节，所得到的MD5值都有很大区别3 强抗碰撞：已知原数据和其MD5值，想找到一个具有相同MD5值的数据（即伪造数据）是非常困难的3 （二）哈希函数的本质MD5本质上是一个哈希函数（hash function），它能把任意大小的数据映射为一个固定大小的值...

在当今数字化时代，网络安全已成为互联网应用的基石。HTTPS（HyperText Transfer Protocol Secure）作为现代Web通信的安全标准，保护着我们日常的网络交互免受窃听、篡改和伪造攻击。本文将深入探讨HTTPS协议的技术原理、实现机制和最佳实践。 一、HTTPS协议概述（一）什么是HTTPSHTTPS协议（HyperText Transfer Protocol over Secure Socket Layer）可以理解为HTTP+SSL/TLS，即在HTTP协议下加入SSL层。2 HTTPS的安全基础是SSL/TLS，因此加密的详细内容需要依赖SSL/TLS协议来实现安全的HTTP数据传输。 HTTPS的核心特性： 机密性：通过加密算法保护数据传输过程中不被窃听 完整性：确保数据在传输过程中未被篡改 身份认证：验证通信双方的身份，防止中间人攻击 不可否认性：通过数字签名确保数据来源的可靠性 （二）HTTP与HTTPS的区别 特性 HTTP HTTPS 安全性 明文传输，不安全 加密传输，安全 端口 80...

Vue中的同步和异步详解：深入理解前端异步编程引言在现代前端开发中，异步编程是一个核心概念，特别是在Vue.js应用开发中。理解同步和异步操作的区别以及如何正确使用它们，对于构建高性能、用户体验良好的应用至关重要。本文将深入探讨Vue中同步和异步的概念、应用场景和最佳实践。 一、基础概念解析1.1 什么是同步操作同步操作是指代码按照顺序执行，每个操作必须等待前一个操作完成后才能继续执行。1 在主线程上排队执行的任务，只有在最前面的任务执行完成之后，才执行后面的任务。 同步操作的特点： 按顺序执行，不会乱序 会阻塞后续代码的执行 执行过程可预测 适合简单的、快速完成的操作 12345678910// 同步操作示例console.log('开始执行');let result = 1 + 2;console.log('计算结果:', result);console.log('执行完成');// 输出顺序：// 开始执行// 计算结果: 3// 执行完成 1.2 什么是异步操作异步操作是指不进入主线程，而是进入”任务队列”...

前言Vue 3是Vue.js框架的第三个主要版本，于2020年9月正式发布。作为一个渐进式JavaScript框架，Vue 3在保持Vue 2核心理念的基础上，引入了许多革命性的改进和新特性。本文将深入探讨Vue 3的核心概念、新特性、最佳实践以及与Vue 2的主要区别，帮助开发者全面掌握这个现代化的前端框架。 一、Vue 3概述（一）什么是Vue 3Vue 3是一个用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。它专注于视图层，采用自底向上增量开发的设计理念。Vue 3的目标是通过尽可能简单的API实现响应式数据绑定和组合的视图组件。5 （二）Vue 3的核心特性1. 性能提升相比Vue 2，Vue 3在性能方面有了显著提升：2 渲染性能：提升1.3~2倍 打包体积：更小的bundle size 内存使用：更高效的内存管理 2. Tree-shaking支持Vue 3支持Tree-shaking，这意味着可以按需引入功能，未使用的代码不会被打包到最终的bundle中：3 12345// 按需引入Vue功能import { createApp, ref, reac...

【Java】JAVA中对接外部接口的常用方法汇总前言在现代的分布式系统和微服务架构中，Java应用程序经常需要与外部服务进行交互，调用其提供的API接口以获取数据或执行操作。这些接口可能遵循不同的设计风格和协议，例如常见的RESTful API、基于XML的SOAP服务，以及日益流行的GraphQL查询语言（通常也通过HTTP传输）。了解不同接口类型的特点对于选择合适的对接方法至关重要，您可以参考笔者的另一篇笔记【接口】接口类型总览与对比来获取更详细的信息。 无论是调用第三方服务（如支付接口、天气API、社交媒体API），还是内部不同微服务之间的通信，高效、稳定地对接外部接口是保证系统功能正常运行的关键。本文旨在介绍几种在Java中常用的对接外部HTTP接口的方法，重点讨论它们在处理不同类型接口（特别是RESTful API）时的特点、适用场景，并提供基本的使用示例，希望能帮助开发者根据实际需求选择最合适的工具。 一、HttpURLConnectionHttpURLConnection是Java标准库（java.net包）中提供的用于进行HTTP通信的基础类。它是JDK自带的，无...

前言《算法图解》第四章引入了一种强大的算法设计策略——分而治之 (Divide and Conquer, D&C)。这种策略将复杂问题分解为更小、更易于管理的部分，然后递归地解决这些部分，最终合并结果。作为 D&C 策略的经典应用，本章详细介绍了快速排序 (Quicksort) 算法，它是一种非常高效且广泛使用的排序方法。本笔记将梳理 D&C 的核心思想以及快速排序的实现原理与性能分析。 一、分而治之 (Divide and Conquer, D&C)分而治之是一种解决问题的范式，其核心思想是将一个难以直接解决的大问题，分割成一些规模较小的相同或相似的子问题，以便各个击破，分而治之。 （一）D&C 的工作原理使用 D&C 解决问题通常包含以下两个步骤： **找出基线条件 (Base Case)**：确定问题可以被分解到的最小规模，这种规模的问题可以直接解决，无需进一步分解。这是递归的出口。 **分解与递归 (Divide & Recur)**：描述如何将问题分解成更小的子问题，以及如何递归地解决这些子问题，直到达到基线条件...

一、贪婪算法概述贪婪算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最好或最优的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法。贪婪算法不从整体最优上加以考虑，它所做出的选择只是在某种意义上的局部最优选择。 （一）算法适用场景贪婪算法适用于具有”贪心选择性质”的问题，即局部最优选择能导致全局最优解的问题。主要应用于： 需要求解最优化问题 问题具有贪心选择性质 问题具有最优子结构性质 （二）算法基本特点 简单直接：思路简单，容易实现 局部最优选择：每步都选择当前看起来最优的解 不可回退：一旦做出选择，不再更改 不保证全局最优：在某些问题上可能无法得到全局最优解 二、算法步骤详解（一）算法流程贪婪算法的一般流程如下： 建立数学模型，定义最优化目标 将问题分解为若干个子问题 对每个子问题做出贪心选择（局部最优） 将贪心选择合并成最终解决方案 （二）图示说明贪婪算法通常按照以下流程执行： 创建一个空结果集 按照某种顺序遍历所有可能的选择 对于每个选择，检查是否可以加入结果集 如果可以，则加入结果集 重复步骤2-4，直到问题解决 三、经典贪婪算法问题（一...

前言《算法图解》的最后一章”接下来如何做”（Where to Go from Here）是作者对读者进一步学习算法和编程的指引。在前面的章节中，我们已经学习了许多基础而重要的算法，从二分查找、快速排序到广度优先搜索、迪杰斯特拉算法，再到动态规划、K近邻算法等。现在，是时候思考如何继续深入学习，拓展我们的算法知识体系了。本笔记将总结第十三章的核心内容，并补充一些个人的学习建议和资源推荐。 一、后续学习的算法和数据结构原书在最后一章提到了几个值得进一步学习的高级算法和数据结构，下面对它们进行简要介绍。 （一）树相关算法与数据结构《算法图解》在前面的章节已经介绍过二叉树和二叉搜索树的基本概念。作者建议进一步学习更高级的树结构： 红黑树：一种自平衡的二叉搜索树，通过颜色标记和特定规则保持平衡，保证操作的时间复杂度为O(log n) B树：为磁盘等外部存储设计的多路搜索树，能够有效减少I/O操作 堆（Heap）：一种特殊的完全二叉树，常用于实现优先队列 伸展树（Splay Tree）：一种自调整的二叉搜索树，会将最近访问的节点移动到根部，提高后续访问的效率 这些树结构在各种系...

前言《算法图解》第十二章介绍了一种简单而强大的机器学习算法——K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN）。这是一种基于实例的学习方法，也是机器学习领域中最基础、最直观的算法之一。本章不仅讲解了KNN的基本原理和实现方式，还探讨了特征提取、归一化等重要概念，为读者打开了机器学习的大门。本笔记将梳理KNN算法的核心思想、实现步骤以及应用场景。 一、K近邻算法概述（一）基本思想K近邻算法的核心思想非常简单：物以类聚，人以群分。它基于一个假设：相似的事物通常具有相似的特征，并且在特征空间中彼此靠近。 具体来说，KNN算法的基本思路是： 对于一个待分类的新实例，在训练数据集中找到与它最相似（距离最近）的K个实例 这K个实例中出现最多的类别，就作为新实例的预测类别 （二）算法特点KNN算法具有以下特点： 非参数化方法：不对数据分布做任何假设，完全依赖于数据本身 惰性学习：没有显式的训练过程，只在需要预测时才进行计算 直观易懂：算法思想简单，容易理解和实现 计算复杂度高：预测时需要计算新实例与所有训练实例的距离 二、KNN算法步骤详解（一）算法流程KNN算法的基本...