逆向菜鸟的专栏

判断结果: 错误 这个例子错了是因为实际23，但按照24加了补偿值，你们自己改吧。估算范围: 24-bit (8388608 - 16777215)私钥 k = 8388607 (实际位长: 23)结合我发的另一篇源代码，你们知道怎么解密了吗？

本文提出了一种基于象限特征的椭圆曲线离散对数问题（ECDLP）优化求解算法。针对secp256k1曲线，文章首先理论分析了椭圆曲线点坐标低比特位的象限特征与k值的关系，指出低2位特征具有较好的局部连续性但缺乏全局单调性。基于此，作者设计了局部象限映射算法，通过动态构建和扩展k值映射表，优先覆盖目标k值估计范围，并利用智能步长调整策略提高搜索效率。算法实现包含ECPoint类的象限编码方法和EllipticCurve类的优化点运算，通过实验验证了该方法对中等规模k值的有效求解。理论推导部分强调了放弃全局单调性

**象限划分规律**：模$m$下的四象限定义完全由坐标与$m/2$的大小关系决定（如$x < m/2$且$y < m/2$为Ⅰ象限），且$kP$的象限随$k$的变化遵循**周期性**（$k \equiv k + t \pmod{t}$，$t$为子群阶）与**对称性**（$(n-k)P$与$kP$x同象限、y反象限）；- 分界点$mid_i=(low_i + high_i)/2$，对应点$M_i=mid_i \cdot P$的象限为$Quad_{M_i}$；

本文提出，当问题存在**固定规律**且**计算过程无需新的逻辑构造**时，递归算法可转换为解析法直接求解。递归算法能够转换为解析法的关键在于问题本身存在**可直接表达的固定规律**，且求解过程中**无需动态构造新的逻辑分支**。非完全二叉树的结构不满足严格的层次节点分布规律（如最后一层节点不连续，或中间层存在空缺），因此**不存在固定的解析公式**，只能通过迭代法逐步处理。- 递归法：通过递归遍历树的每一层，累加节点数，时间复杂度`O(n)`，空间复杂度`O(h)`（`h`为树的深度）；

为1 → 跨界（ y > 2^{255} ）；# --------------------------- 1. 模2^256 Koblitz椭圆曲线点类 ---------------------------# --------------------------- 3. 示例：模2^256场景测试 ---------------------------# --------------------------- 2. 模压缩+象限细分核心函数 ---------------------------

return {"可能的k值": [], "细分次数": 0, "最终范围宽度": 0, "备注": "无匹配k（Q可能不是P的倍数点）"}print(f"生成元P：({P.x}, {P.y})，阶n={n}（P的x={P.x}接近m/2={m/2}，易跨界）")# ------------------- 示例：实际运行（含跨界场景测试） -------------------- P的x=11（m=23，m/2=11.5），k增大时kP的x易从“<11.5”变为“≥11.5”（跨界）；

预设“分界点”（如n/8P、n/16P等），对比kP与分界点的x、y大小（利用坐标单调性：k越大，x/y单调递增/递减），每细分一次，k的范围缩小一半，直到唯一确定k。- 自定义象限：以模m为坐标范围（0≤x,y<m），按m/2划分四象限（如第一象限：x<m/2且y<m/2，第二象限：x≥m/2且y<m/2等）；- 对称性压缩：若k>n/2，令t=n-k（t<n/2），kP的象限为“tP的x同象限、y相反象限”，仅需分析t∈[1,n/2]。

真随机数系统如果是从外部硬件获取数据来实现随机数，比如:一个系统获取cpu温度，如果80度，则传入0001作为依据生成随机数，如果80.1度，则传入0010作为依据生成随机数。那么我们可以通过hook它与外界硬件设备交互的函数，传入我们需要的说随机数种子。例如，我们可以hook交互函数，一直传入0001，实现伪随机。

我用递归方法写了一个汉诺塔程序，结果与非递归比较，是nodifferences稍后我会把递归代码传上去。

啥也不说了，下载地址https://github.com/corivsky/corivsky假设盘子总数为奇数，目标从1移到3号柱。奇数盘移动顺序循环是1->33->22->1偶数盘1->22->33->1第n步是几号盘第几次移动？假设最上方1号盘，往...

// helloworld.cpp : Defines the entry point for the console application.////by 陈墨仙 2019-07-18//完全不用递归解汉诺塔#include "stdafx.h"#include <windows.h>int h[34];//为了便于理解，0号元素不用,33个盘子int a[4][34...

代码和可执行文件已上传，目前人工验证了3个盘和5个盘。 代码下载地址，vb6.0代码https://download.youkuaiyun.com/download/corivsky/10756533

          

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一个算法的时间复杂度，指算法运行的时间。假设数据输入规模是n，算法的复杂度可以表示为f(n)的函数一。大O记号假设f(n)和g(n)的定义域是非负整数，存在两个正整数c和n0，使得n>n0的时候，f(n)≤c*g(n),则f(n)=O(g(n))。可见O(g(n))可以表示算法运行时间的上界。O(g(n))表示的函数集合的函数是阶数不超过g(n)的函数。例如：f(n)=2*n+2=O(n)证明：当

一个算法的时间复杂度，指算法运行的时间。假设数据输入规模是n，算法的复杂度可以表示为f(n)的函数一。大O记号假设f(n)和g(n)的定义域是非负整数，存在两个正整数c和n0，使得n>n0的时候，f(n)二。Ω记号Ω记号与大O记号相反，他可以表示算法运行时间的下界。Ω（g（n））表示的函数集合的函数是所有阶数超过g(n)的函数。三。Θ记号Θ记号介于大O记号和Ω记号之间。他表示，存在正常数c1,c2