Effiziente Suche nach Bytemustern in großen Byte-Arrays
Das Erkennen von Mustern in großen Byte-Arrays ist eine häufige Aufgabe in verschiedenen Programmierszenarien. In diesem Artikel wird eine effiziente Methode zum Durchsuchen eines Zielbyte-Arrays nach einem angegebenen Bytemuster und zum Zurückgeben der entsprechenden Position untersucht.
Der von ByteArrayRocks vorgeschlagene Ansatz zielt darauf ab, eine optimale Leistung zu erzielen, ohne komplexe Datenstrukturen oder unsicheren Code zu verwenden. Es nutzt die folgenden Schlüsselprinzipien:
- Direkter Array-Vergleich: Es wird ein direkter Byte-für-Byte-Vergleich durchgeführt, um Übereinstimmungen zu identifizieren, anstatt das Array in eine Zeichenfolge umzuwandeln.
- Effiziente Übereinstimmungsprüfung: Minimieren Sie unnötige Iterationen, indem Sie Vergleiche von potenziellen Übereinstimmungspositionen aus starten.
- Leere Arrays und Handhabung leerer Arrays: Umfassende Eingabevalidierung stellt sicher, dass leere Arrays korrekt behandelt werden und unnötige Ausnahmen vermieden werden.
Der bereitgestellte Code demonstriert diesen Ansatz unter Verwendung einer benutzerdefinierten Locate Erweiterungsmethode, die ein Zielarray und ein Kandidatenmuster als Parameter verwendet. Kurz gesagt: Es durchläuft das Zielarray, identifiziert potenzielle Übereinstimmungspositionen, überprüft die Übereinstimmung Byte für Byte und sammelt die Positionen, die mit dem Muster übereinstimmen.
Nachdem der Code ausgeführt wurde, wird die Verwendung dieser Locate-Methode mit Beispiel-Ziel-Array und Muster-Array gezeigt. Mit dem Muster übereinstimmende Positionen werden auf der Konsole gedruckt.
Für diejenigen, die neugierig auf Leistungsvergleiche sind: ByteArrayRocks hat andere Lösungen verglichen. Ihre Ergebnisse zeigen, dass der Locate-Ansatz die effizienteste Option ist und deutlich schneller ist als Alternativen mit String-Konvertierung oder Array-Kopieren.
Diese effiziente Lösung zur Suche nach Bytemustern erfüllt nicht nur die ursprünglichen Anforderungen, sondern unterstreicht auch die Leistungsoptimierung und Eleganz direkter Array-Operationen bei Programmieraufgaben.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie können wir Bytemuster in großen Byte-Arrays effizient lokalisieren?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!
Meisterungspolymorphismus in C: Ein tiefer Tauchgang beherrschenMay 14, 2025 am 12:13 AMDas Beherrschen von Polymorphismen in C kann die Flexibilität und Wartbarkeit der Code erheblich verbessern. 1) Polymorphismus ermöglicht es, verschiedene Arten von Objekten als Objekte desselben Basistyps zu behandeln. 2) Implementieren Sie den Laufzeitpolymorphismus durch Vererbung und virtuelle Funktionen. 3) Polymorphismus unterstützt die Codeerweiterung, ohne vorhandene Klassen zu ändern. 4) Die Verwendung von CRTP zur Implementierung des Kompilierungszeitpolymorphismus kann die Leistung verbessern. 5) Intelligente Zeiger helfen dem Ressourcenmanagement. 6) Die Basisklasse sollte einen virtuellen Zerstörer haben. 7) Die Leistungsoptimierung erfordert zuerst die Codeanalyse.
C Zerstörer gegen Müllsammler: Was sind die Unterschiede?May 13, 2025 pm 03:25 PMC DestructorsProvidepreciseControloverResourcemanagement, während garbagebagecollectorsAutomatememorymanagementbutinTroducucuceCrictability.C Destruktoren: 1) CustomcleanupactionSwhenObjectsaredestroyed, 2) Wiedererhöhung, die gggooutofscopefoutofscop
C und XML: Integration von Daten in Ihre ProjekteMay 10, 2025 am 12:18 AMDas Integrieren von XML in ein C-Projekt kann in den folgenden Schritten erreicht werden: 1) XML-Dateien mithilfe von PugixML- oder TinyXML-Bibliothek analysieren und generieren, 2) DOM- oder SAX-Methoden für Parsen auswählen, 3) verschachtelte Knoten und mehrstufige Eigenschaften verarbeiten, 4) Optimieren Sie die Leistung mit Debugging-Techniken und bewährten Verfahren.
Verwenden von XML in C: Eine Anleitung zu Bibliotheken und ToolsMay 09, 2025 am 12:16 AMXML wird in C verwendet, da es eine bequeme Möglichkeit bietet, Daten zu strukturieren, insbesondere in Konfigurationsdateien, Datenspeicherung und Netzwerkkommunikation. 1) Wählen Sie die entsprechende Bibliothek wie TinyXML, Pugixml, RapidXML aus und entscheiden Sie nach den Projektanforderungen. 2) Verstehen Sie zwei Möglichkeiten zur Analyse und Erzeugung von XML: DOM ist für häufige Zugriff und Änderung geeignet, und SAX ist für große Dateien oder Streaming -Daten geeignet. 3) Bei der Optimierung der Leistung ist TinyXML für kleine Dateien geeignet, PugixML bietet gut in Speicher und Geschwindigkeit, und RapidXML eignet sich hervorragend bei der Verarbeitung großer Dateien.
C# und C: Erforschen der verschiedenen ParadigmenMay 08, 2025 am 12:06 AMDie Hauptunterschiede zwischen C# und c sind die Speichermanagement, die Implementierung der Polymorphismus und die Leistungsoptimierung. 1) C# verwendet einen Müllsammler, um den Speicher automatisch zu verwalten, während C manuell verwaltet werden muss. 2) C# realisiert den Polymorphismus durch Schnittstellen und virtuelle Methoden, und C verwendet virtuelle Funktionen und reine virtuelle Funktionen. 3) Die Leistungsoptimierung von C# hängt von der Struktur und der parallele Programmierung ab, während C durch Inline -Funktionen und Multithreading implementiert wird.
C XML Parsing: Techniken und Best PracticesMay 07, 2025 am 12:06 AMDie DOM- und SAX -Methoden können verwendet werden, um XML -Daten in C. 1) DOM -Parsen XML in Speicher zu analysieren, für kleine Dateien geeignet, können jedoch viel Speicher in Anspruch nehmen. 2) SAX-Parsing ist ereignisgetrieben und für große Dateien geeignet, kann jedoch nicht zufällig zugegriffen werden. Die Auswahl der richtigen Methode und Optimierung des Codes kann die Effizienz verbessern.
C In bestimmten Bereichen: Erforschen der HochburgenMay 06, 2025 am 12:08 AMC wird aufgrund seiner hohen Leistung und Flexibilität in den Bereichen Spieleentwicklung, eingebettete Systeme, Finanztransaktionen und wissenschaftliches Computing häufig eingesetzt. 1) In der Spielentwicklung wird C für effizientes Grafikwiedergabe und Echtzeit-Computing verwendet. 2) In eingebetteten Systemen machen Cs Speicherverwaltung und Hardware -Steuerungsfunktionen die erste Wahl. 3) Im Bereich Finanztransaktionen entspricht die hohe Leistung von C den Anforderungen des Echtzeit-Computing. 4) Im wissenschaftlichen Computing werden die effizienten Funktionen der Algorithmus -Implementierung und der Datenverarbeitungsfunktionen von C vollständig reflektiert.
Debunking die Mythen: Ist C wirklich eine tote Sprache?May 05, 2025 am 12:11 AMC ist nicht tot, aber in vielen Schlüsselbereichen floriert: 1) Spielentwicklung, 2) Systemprogrammierung, 3) Hochleistungs-Computing, 4) Browser und Netzwerkanwendungen, C ist immer noch die Mainstream-Wahl und zeigt seine starken Vitalitäts- und Anwendungsszenarien.
Heiße KI -Werkzeuge
Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos
AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.
Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos
Clothoff.io
KI-Kleiderentferner
Video Face Swap
Tauschen Sie Gesichter in jedem Video mühelos mit unserem völlig kostenlosen KI-Gesichtstausch-Tool aus!
Heißer Artikel
Heiße Werkzeuge
SublimeText3 Mac-Version
Codebearbeitungssoftware auf Gottesniveau (SublimeText3)
Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung
Sicherer Prüfungsbrowser
Safe Exam Browser ist eine sichere Browserumgebung für die sichere Teilnahme an Online-Prüfungen. Diese Software verwandelt jeden Computer in einen sicheren Arbeitsplatz. Es kontrolliert den Zugriff auf alle Dienstprogramme und verhindert, dass Schüler nicht autorisierte Ressourcen nutzen.
SublimeText3 Englische Version
Empfohlen: Win-Version, unterstützt Code-Eingabeaufforderungen!
PHPStorm Mac-Version
Das neueste (2018.2.1) professionelle, integrierte PHP-Entwicklungstool
