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!

Es gibt signifikante Unterschiede in den Lernkurven von C# und C- und Entwicklererfahrung. 1) Die Lernkurve von C# ist relativ flach und für rasche Entwicklung und Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet. 2) Die Lernkurve von C ist steil und für Steuerszenarien mit hoher Leistung und niedrigem Level geeignet.

Es gibt signifikante Unterschiede in der Implementierung von C# und C in der objektorientierten Programmierung (OOP). 1) Die Klassendefinition und die Syntax von C# sind prägnanter und unterstützen erweiterte Funktionen wie Linq. 2) C bietet eine feinere granulare Kontrolle, die für die Systemprogrammierung und den hohen Leistungsbedarf geeignet ist. Beide haben ihre eigenen Vorteile, und die Wahl sollte auf dem spezifischen Anwendungsszenario basieren.

Das Konvertieren von XML in C und die Durchführung von Datenvorgängen kann in den folgenden Schritten erreicht werden: 1) Parsing XML -Dateien mithilfe der TinyXML2 -Bibliothek, 2) Daten in die Datenstruktur von C mithilfe der C -Standardbibliothek wie STD :: Vector für Datenoperationen in C -Datenstruktur zuzuordnen. Durch diese Schritte können Daten aus XML konvertiert und effizient bearbeitet werden.

C# verwendet den automatischen Müllsammlungsmechanismus, während C die manuelle Speicherverwaltung verwendet. Der Müllkollektor von 1. C#verwaltet automatisch den Speicher, um das Risiko eines Speicherlecks zu verringern, kann jedoch zu einer Leistungsverschlechterung führen. 2.C bietet eine flexible Speicherregelung, die für Anwendungen geeignet ist, die eine feine Verwaltung erfordern, aber mit Vorsicht behandelt werden sollten, um Speicherleckage zu vermeiden.

C hat immer noch wichtige Relevanz für die moderne Programmierung. 1) Hochleistungs- und direkte Hardware-Betriebsfunktionen machen es zur ersten Wahl in den Bereichen Spieleentwicklung, eingebettete Systeme und Hochleistungs-Computing. 2) Reiche Programmierparadigmen und moderne Funktionen wie Smart -Zeiger und Vorlagenprogrammierung verbessern seine Flexibilität und Effizienz. Obwohl die Lernkurve steil ist, machen sie im heutigen Programmierökosystem immer noch wichtig.

C -Lernende und Entwickler können Ressourcen und Unterstützung von Stackoverflow, Reddits R/CPP -Community, Coursera und EDX -Kursen, Open -Source -Projekten zu Github, professionellen Beratungsdiensten und CPPCON erhalten. 1. Stackoverflow gibt Antworten auf technische Fragen. 2. Die R/CPP -Community von Reddit teilt die neuesten Nachrichten; 3.. Coursera und EDX bieten formelle C -Kurse; 4. Open Source -Projekte auf Github wie LLVM und Boost verbessern die Fähigkeiten; 5. Professionelle Beratungsdienste wie Jetbrains und Perforce bieten technische Unterstützung; 6. CPPCON und andere Konferenzen helfen Karrieren

C# eignet sich für Projekte, die eine hohe Entwicklungseffizienz und plattformübergreifende Unterstützung erfordern, während C für Anwendungen geeignet ist, die eine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle erfordern. 1) C# vereinfacht die Entwicklung, bietet Müllsammlung und reichhaltige Klassenbibliotheken, die für Anwendungen auf Unternehmensebene geeignet sind. 2) C ermöglicht den direkten Speicherbetrieb, der für Spielentwicklung und Hochleistungs-Computing geeignet ist.

C Gründe für die kontinuierliche Verwendung sind seine hohe Leistung, breite Anwendung und sich weiterentwickelnde Eigenschaften. 1) Leistung mit hoher Effizienz. 2) weit verbreitete: Glanz in den Feldern der Spieleentwicklung, eingebettete Systeme usw. 3) Kontinuierliche Entwicklung: Seit seiner Veröffentlichung im Jahr 1983 hat C weiterhin neue Funktionen hinzugefügt, um seine Wettbewerbsfähigkeit aufrechtzuerhalten.


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