iPhone开发中 验证”字符串“/“文件”的MD5的加密

本文提供了使用Objective-C实现的MD5加密算法代码示例,包括字符串和文件的MD5值计算方法。通过详细的代码展示了如何将输入转换为MD5哈希格式。
+(NSString*) md5:(NSString*) str
{  
    const char *cStr = [str UTF8String];  
    unsigned char result[CC_MD5_DIGEST_LENGTH];  
    CC_MD5( cStr, strlen(cStr), result );  
    
    NSMutableString *hash = [NSMutableString string];
    for(int i=0;i<CC_MD5_DIGEST_LENGTH;i++)
    {
        [hash appendFormat:@"%02X",result[i]];
    }
    return [hash lowercaseString];
}
#define CHUNK_SIZE 1024  
+(NSString *)file_md5:(NSString*) path
{  
    NSFileHandle* handle = [NSFileHandle fileHandleForReadingAtPath:path];  
    if(handle == nil)  
        return nil;  
    
    CC_MD5_CTX md5_ctx;  
    CC_MD5_Init(&md5_ctx);  
    
    NSData* filedata;  
    do {  
        filedata = [handle readDataOfLength:CHUNK_SIZE];  
        CC_MD5_Update(&md5_ctx, [filedata bytes], [filedata length]);  
    }  
    while([filedata length]);  
    
    unsigned char result[CC_MD5_DIGEST_LENGTH];  
    CC_MD5_Final(result, &md5_ctx);  
    
    [handle closeFile];  
    
    NSMutableString *hash = [NSMutableString string];
    for(int i=0;i<CC_MD5_DIGEST_LENGTH;i++)
    {
        [hash appendFormat:@"%02x",result[i]];
    }
    return [hash lowercaseString];
}
 
 
+(NSString *)NSStringToMD5String:(NSString *)str{
    NSString *result = nil;
    if(str) {
        unsigned char digest[16];
        const char *cStr=[str UTF8String];
        CC_MD5(cStr, strlen(cStr), digest);
        
        result = [NSString stringWithFormat: @"%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x%02x",
                  digest[0], digest[1], 
                  digest[2], digest[3],
                  digest[4], digest[5],
                  digest[6], digest[7],
                  digest[8], digest[9],
                  digest[10], digest[11],
                  digest[12], digest[13],
                  digest[14], digest[15]];
        result = [result uppercaseString];
    }
    return result;
}

  

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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