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RSS订阅原创 Hello，hackers(pwn0x0)
好久没有写Blog了，正好最近来了兴致。就要开学季了，又要忙喽~也不知道下一篇啥时候。这篇就送给有缘人好了。希望大家可以学到一些东西。
2024-08-21 00:58:35
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原创 RSA:基于小加密指数的攻击方式与思维技巧
最近，发现自己做题思路比较混乱。总的来说，就是在各种方法之间很难适配到对应的题目。所以，写下这篇博客来记录这些区别。特别说明的是，这篇文章更偏向于解题，而不是讲解原理。考虑到两个点，在写下这篇博客时本人其实也才学习了近1个月的密码学，数学知识严重匮乏，不敢乱教与解析原理。其次，备战省赛在即没有充分多的时间让我去了解学习深层次的原理。所以这里只能够给出使用条件，也就是应用层面上的区分。此外特别声明，该篇博客更多的偏向于个人学习使用，其次是帮助大家应用。再者也欢迎各位指出错误，与提出问题。
2023-10-28 23:06:06
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原创 NewStarCTF 2023 公开赛道 WEEK2|Crypto
获取一组发现难以解密，所以考虑靶机特性，因为是对同一个明文加密，所以我们。但是看到题目只解一半，也就说m > q,即k4 < 0, 所以h就是我们要求取的系数。因此可以使用广播攻击(见题，如果关注到题目含义就能很快反应，笔者是崩溃的过程中提出为什么给我这么恶心的靶机才意识到的)。根据加密过程，我们知道这里应该采取费马费解法，所以我们可以把n丢到yafu中去，可以获取得到两个因子。好好分析还是挺简单的，因为只需要搞清楚h是什么就可以了。知道(p,q)后，我们就可以破解RSA了。,我们提取出(p-1)。
2023-10-11 19:59:42
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原创 RSA攻击：Smooth攻击
本文记录Pollard's p-1 Algorithm以及Williams's p+1 Algorithm的一些理解、灵感、原理
2023-10-09 09:34:24
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原创 算法竞赛入门 -- 括号画家
面对这道难题，我们应该知道当匹配发生时，如果栈不为空，我们不应该直接让 tmp_res += 2。而是单独计算此时的括号序列长度。所以我们需要知道下标信息。但是，下标信息又可以告诉我们字符信息。所以，我们空间就可以减少。都运用到了缓式评估的思想。此时，这种思想就成了BUG的来源，因为它会连接本该断开的括号序列。从更加一般的角度来说，这道题属于 “栈” 结构处理的。，上述代码会返回 6。但是，这样的代码段存在BUG。所以，我们能够很快反应到需要。这样的BUG来自于上述代码段的。，注意 “栈” 在处理问题时，
2023-09-16 15:00:53
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原创 Leetcode 2594.修车的最少时间
给你一个整数数组ranks，表示一些机械工的。ranksi是第i位机械工的能力值。能力值为r的机械工可以在r * n2分钟内修好n辆车。同时给你一个整数cars，表示总共需要修理的汽车数目。请你返回修理所有汽车需要多少时间。所有机械工可以同时修理汽车。16- 第一位机械工修 2 辆车，需要 4 * 2 * 2 = 16 分钟。- 第二位机械工修 2 辆车，需要 2 * 2 * 2 = 8 分钟。- 第三位机械工修 2 辆车，需要 3 * 2 * 2 = 12 分钟。
2023-09-07 21:34:17
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原创 浅谈BFS使用与设计
在阅读本文时，默认读者对BFS算法，宽度优先搜索算法，有所了解以及理解。BFS算法的思路，代码实现本文不给出。还望海涵，本文的创作是源于一些进阶的BFS使用。后续还会有所更新。闲言少叙，书归正传。让我们进入正题！
2023-09-06 19:45:16
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原创 LeetCode 1921. 消灭怪物最大数量(贪心 + 排序)
那么这道题很见到存在最优子结构，如果我们在最短时间内消灭的最大怪物数量为n，且第 i 只怪物抵达时间分别为times[i]中，我们会发现优先消灭 min{times[i]} 的怪物最好。决策的包容性意味着：我们在 cur_time ~ cur_time + 1 的时间内，我们将击杀怪物数从 n -> n + 1，我们可以击杀任何一只怪物，但是我们击杀怪物后剩余的容错时间有所不一样。如果存在，优先考虑贪心！从长久积累的经验来说，我们应该尽快消灭最早抵达城市的怪物，这样子我们才能够尽可能多的消灭怪兽。
2023-09-03 22:47:09
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原创 Leetcode 1782. 统计点对数目
按照最基础的情况，我们为每一次的查询都进行O(N^2)的遍历就好了。也就是说，如果我们知道 frequency(degree(a)) 和 frequency(degree(b))，那么我们之就能直接计算出符合条件的式子个数。而剔除操作就是将 degree(a) + degree(b) - cnt(a, b) 的个数+1，而对应的 degree(a) + degree(b) 个数 - 1。，我们知道 incident(a, b) = degree(a) + degree(b) - degree(a, b)。
2023-08-23 04:07:56
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原创 POJ-2054 Color a Tree
Bob对树十分感兴趣。树是一种有向图，其中有一个特殊的节点被称为树的“根”。并且“根”与任意节点之间的可达路径是唯一的。Bob想要给树的所有节点进行上色。一颗树拥有N个节点，这些节点编号为1，2，....，N。假设Bob为一个节点上色需要1个单元时间，并且Bob上色的操作是逐个进行的，完成一个节点的上色后，可以为另一个节点上色。，每一个节点被上色之前，其父节点已被上色。显而易见的，Bob的一次尝试有且只能对“根”节点进行操作。每一个节点拥。“上色成本”依赖于编号i个节点的权值和其完成的时间。
2023-08-23 01:11:09
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原创 Leetcode 2337. 移动片段获得字符串
这里我们知道一个点。以示例1为例子，我们知道应该是“R”字符应该是按照顺序匹配的。但是，我们率先扫描到是左边的“R”。而在移动中间的字符时，我们“R”是收到影响的。基于此，如果我们提出非占位符“_”后，两个字符串序列应该一致。但是，"_"的位置对于我们的答案有所影响，所以我们不能真正的完全无视它。关注到“L”的匹配优先匹配左边，“R”的匹配优先匹配右边。根据题目“L”只能向左移动，“R”只能向右移动。值得注意的是“L”和“R”为占位符，即不可互穿过。为了方便说明，我们将start中的R做出标记以示区别。
2023-08-21 01:45:59
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原创 Leetcode. 3n 块披萨
如果 [1, i-1] 范围的PIZZA 不选去那么就代表的是在 [i, r] 区间内选 k 个PIZZA。首先，面对我们环形结构的第一个策略就是无视防御，先思考它为链形结构的状态。也就是我们的目标是覆盖区间 [1, N], 而我们每一次的状态是[l, r]。在状态的择取上，我们往往选择最小的覆盖集合。我们发现我们只关注从[1, r]的区间，所以我们可以固定l = 1。这很容易理解，如果第 r 块PIZZA不选去，那么 dp[l][r][k-1] 就是 dp[l][r-1][k-1]。
2023-08-18 15:20:20
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原创 Leetcode 1289.下降路径最小和II
基于此，我们可以撤销遍历k的循环，从而使用 first_sum,first_pos,second_sum来代替。注意第2小的位置我们无需关心，因为一定不会跟第1小的位置相同。至此我们发现，我们需要一层循环遍历 j，一层循环遍历 k，还需要一次循环遍历 i。接下来，我们经行优化。在遍历寻找的最小位置的时候，我们发现：如果第 i-1 行的最小值位置为 pos，接下来，因为我们的起点是不固定的，而终点是固定可知的。所以，我们的解决算法关注到 “动态规划”。因为我们需要返回最小路径和，那么我们的。
2023-08-10 09:43:20
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原创 Leetcode 1749. 任意子数组和的最大绝对值
那么我们为了保证连续区间的特点需要对跨区情况需要花费O(n)的时间去维护最大绝对值。最后我们只需要访问整个区间即可，也就是最后复杂度会来到O(nlogn)。当然，如果你是采用记忆化搜索的，时间复杂度可以来到O(n)。本质上来讲，树状数据也是一种前缀和数组且是线段树的优化。关键在于最大绝对值的维护，我们的第一个想法就是某一段区间内的和最大或者最小。但从关键字 “区间” 而言，我们有 前缀和数组、树状数组、 线段树以及区间动规。) ,面对 题目的数据量这样的代价是高昂的。所以，我们需要另寻他法。
2023-08-08 10:32:03
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原创 经典题：编辑距离
通过上述的分析，我们也得知了如果要获取 dp[i][j] 则需要知道 dp[i-1][j], dp[i][j-1], dp[i-1][j-1] 三个状态值。从各大OJ平台对其的收录，我们可以知道这道题是多么的经典。首先，删除操作跟插入操作一样，是可以在任何情况执行的。注：#表示空字符串，2表示我们在计算的，1表示我们需要获取的。的最小操作次数，而这是我们可以知道的。
2023-08-05 09:58:11
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原创 LCR 051.二叉树中最大路径和
根据题目意思，一条路径序列中的节点仅出现一次也就表明这条路线是单一的，不会出现交汇的情况。那么我们不妨考虑简单情况，因为此时我们面对处理树的手段还有DFS。我们可以通过DFS来缩小问题规模。这道题是一道路径规划题。如果，我们将其视作图。从枚举的角度上来说 弗洛伊德算法 将是很好的一种解决手段。但是，我们的树中节点的规模告诉我们，这是痴心妄想的。3. 链接左右子树，也意味着路径规划结束，不可能在上传。最终的答案，就在这三种情况中诞生。1. 向左子树延申，可上传。2. 向右子树延申，可上传。
2023-08-03 18:56:47
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原创 leetcode--2681.英雄的力量解析
同理，蓝色组 = （绿色组_min_sum + 黄色组_min_sum + 4）* 16 = （3 + 1 + 4）* 16 = 128;我们知道 [1, 2, 4] 的答案与 [2, 1, 4] 是等价的，因为它们的子序列是完全一致的。同时 [1, 2, 4] 也跟方面我们的表达式计算，因为我们花费更小的力气去寻找最大最小值。那么 preSum[i + 1] = preSum[i] + dp[i];第七组：[1, 2, 4] = 16;第六组：[2, 4] = 32;第三组：[1, 2] = 4;
2023-08-03 16:35:46
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原创 leetcode--882.反转卡片游戏
表示前 i 张卡片的最小背面值。当我们加入第 i + 1 张卡片时，我们不妨先观察会产生几种结果，并分析产生条件。因为计算机的离散化处理方式，且具体到题目，本道题是最优化过程。所以我们可以尝试使用动态规划的思路。即寻找最优子结构来解题。基于这个事实，我们可以分析出，如果第 i + 1 张无论是正反面的值。基于这个分析，我们就可以免除记录前面牌面的状态记录。我们可以看到对于上面三个结果以及条件中，我们其实。因为对于其他结果翻转是不需要的/无用的。小，那么它在次之前不可能出现。根据题目意思，我们可以得知。
2023-08-03 15:53:58
170
原创 leetcode--772.删除注释
正是因为这种 “先进先出” 的关系，导致只要不出现这种匹配关系，那么字符就不会被抛弃，意味着该字符最终会被先行输入输出数组中。但是还需要几个细节需要处理，如果我们遇见了 "/*" , 那么这种情况是可以跨行存在的。如果栈的大小不为0，就说明还有 "/*" 没被中和，所以不输出的状态应该被保持。所以，在思考这道题的时候，我采用“栈”的思路。但是，有所不同的是每一行代码后面自带 "\n" ,所以我们应该是遇到 "//" 就执行抛出操作。遇到 ‘*’ 也是相同的，我们无法判断它的操作含义，它可能是。
2023-08-03 08:26:46
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原创 记忆化搜索
在我们求解 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 + 1 时，我们很容易获取到了答案是8，但是如果我们说在上述计算式上再 + 1，那么我们也可以很快回答出答案是9。在求解动态规划的问题时，记忆化搜索与递推的代码，在形式上是高度类似的。这道题我们从人类的贪婪角度，我们自然希望是"低价买入，高价卖出"了。事实上在 n > 1 时，我们的合并操作 O(N) 的时间可以通过记忆化去消除成为 O(1) 的时间。确切地说，此时我们的递推应该被称之为动态规划，再细致一下是背包DP中的一般的背包问题。
2023-08-02 13:11:29
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原创 动态规划基础讲义
本专栏将介绍动态规划（Dynamic Programming, DP）及其解决的问题。动态规划是一种通过把原问题求解复杂问题的方法。由于动态规划并不是某种具体的算法，，因此它会出现在各式各样的数据结构中，与之相关的题目种类也更为繁杂。在 OI 中，计数等非最优化问题的递推解法也常被不规范地称作 DP，因此本专栏将它们一并列出。事实上，动态规划与其它类型的递推的确有很多相似之处，学习时可以注意它们之间的异同。
2023-07-27 13:42:04
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原创 Leetcode--2569. 更新数组后求和查询(浅谈对线段树相关理解)
讲解完我们的前置知识，我们先来浅谈一下线段树和树状数组。树状数组擅长处理前缀，而线段树擅长处理区间。而值得一提的是，我们可以使用presum[i] - presum[j]来求取[i, j]的区间和。所以，在一般情况下树状数组也擅长处理区间。那么，我们不禁发问！树状数组就一定何时何地都比线段树优秀吗？答案是否定的，树状数组的优秀有一个前提条件：对一个值进行更迭。但是，如果我们需要对区间内的多个值进行更迭。那么树状数组就需要一个个的遍历更新，而每次更新需要O(logN)的时间。
2023-07-26 04:21:41
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原创 最短路径应用问题--深入理解最短路径算法
1.最短路算法的数学原理是差分约束系统。2.我们每一种算法都有与之匹配的数据结构，我们可以从数据结构的确定来选择恰当的算法。3.DAG(无环有向图)可以用动态规划解决--最短路算法。
2023-07-24 06:37:05
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原创 满足不等式的最大值
根据问题简化示意图，如果要枚举，那么我们要枚举各个区间的左端点，再者确定区间范围。每一层的复杂度大致在O(n),所以最后的枚举算法复杂度在O(n^2)。其中0
2023-07-21 18:45:25
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原创 leetcode--918：环形子数组最大和
那么我们要处理的跨界情况值就是nums[0: i] + nums[j: n]。而我们的跨界最大值为。但是，在链表区间上，我们想要枚举清楚，就必要将循环链表断成n条单向链表(数组)；所以我们只需要在nums[0]为首元素的时候，记录不跨界最大值，和不跨界最小值就可以了以及总值。所以我们可以设计状态数组dp[n] 表示从["左端点"， i]区间中最大的序列和。ps:每一次的状态转移关系是，固定区间左端点(一个端点)后，状态改变是简单的。再次看到这道题目，我们发现如果在求和操作中，每一次的状态转移关系是简单的。
2023-07-20 04:18:54
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原创 动态规划例题解析
动态规划什么时候用？怎么用？这里有快速判断的方式方法，弱相关，记录状态，不同角度设计转移方程，优化转移方程。一气呵成，这是一份简单的入门指引
2023-07-17 21:27:23
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原创 Millionaire(百万赢家)
拿到这道题的时候，笔者觉得有一个难点。！所以我们有基于此，我们需要思考如何将问题离散化。从简单简单开始思考如何离散化。以m=1（参与一轮押注）为一个例子。如果我们手头的钱,那么就算我们赢得胜利，我们也不能达到目标，所以我们的如果我们手头的钱;那么我们不妨全压上！因为赢了我们拿一百万回家，输了就是还给节目组。所以如果我们手头的钱，我们就不需要参加之后的押注，或者押注为0.因为这样子我们一定能拿到1000000。所以所以我们可以得到下面的示意图：！那么我们至少需要250000。所以当钱。
2023-06-26 21:29:05
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原创 构造/析构函数那些事儿
原因不在于B，而在于A；如果我们在进入B时就应该创建好类A，那么问题就好理解了。此时我们是没有办法传入参数供编译器创建A类对象的，这也就意味着。
2023-05-10 22:49:06
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原创 表达式计算
但是仔细一想，这道题难度不小，问题出现在运算的次序上，符号的解析上。我们知道从左向右关注，也就是从右向左运算，我们需要找到最右边的最低运算符。在我们的认知中，对于 a + b，我们最关注的是什么，或者说我们最先关注的是什么？很明显是运算符号‘+’；因为我们需要找到最小值，诶赋值成“无穷大”就不错，我们思考以下数字的优先级，显然，数字的优先级（我们的关注点要低）要大，故此‘无穷大’可行。这恰巧也是我们需要关注的信息之一，于是我们能反应到本身的优先级还不够用，需要一个额外的优先级来反应‘（）’的影响。
2023-05-05 01:15:20
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