Boost 库是一个由C/C++语言的开发者创建并更新维护的开源类库,其提供了许多功能强大的程序库和工具,用于开发高质量、可移植、高效的C应用程序。Boost库可以作为标准C库的后备,通常被称为准标准库,是C标准化进程的重要开发引擎之一。使用Boost库可以加速C应用程序的开发过程,提高代码质量和性能,并且可以适用于多种不同的系统平台和编译器。Boost库已被广泛应用于许多不同领域的C++应用程序开发中,如网络应用程序、图像处理、数值计算、多线程应用程序和文件系统处理等。
C++ 标准模板库STL,是一个使用模板技术实现的通用程序库,该库由容器container,算法algorithm,迭代器iterator,容器和算法之间通过迭代器进行无缝连接,其中所包含的数据结构都是目前最优解,该库既能保证软件代码的高可复用性,又能保证代码具有相当高的执行效率,STL库是ANSI/ISO的C++标准的具体实现,任何标准库的实现都是以源码形式释出的.
Rust 标准库中包含一系列被称为 集合collections的非常有用的数据结构。大部分其他数据类型都代表一个特定的值,不过集合可以包含多个值。「不同于内建的数组和元组类型,这些集合指向的数据是储存在堆上的,这意味着数据的数量不必在编译时就已知,并且还可以随着程序的运行增长或缩小」。
这里所代指的字典是Python中的样子,本节内容我们将通过使用Boost中自带的Tokenizer分词器实现对特定字符串的切割功能,使用Boost Tokenizer,可以通过构建一个分隔符或正则表达式的实例来初始化tokenizer。然后,可以使用该实例对输入字符串进行划分。tokenizer将在输入字符串中寻找匹配输入模式的标记,并将其拆分为单独的字符串。
Web指纹识别是一种通过分析Web应用程序的特征和元数据,以确定应用程序所使用的技术栈和配置的技术。这项技术旨在识别Web服务器、Web应用框架、后端数据库、JavaScript库等组件的版本和配置信息。通过分析HTTP响应头、HTML源代码、JavaScript代码、CSS文件等,可以获取关于Web应用程序的信息。指纹识别在信息搜集、渗透测试、安全审计等方面具有重要作用。有许多开源和商业工具可以用于执行Web指纹识别,例如Wappalyzer、WebScarab、Nmap等。
通过打包的方式,将结构体message发送给对方 对方收到后就会报告给上层QQ客户端
个人觉得最核心的变化是右值引用的引入,右值引用是 C++ 走向现代化的最重要一步。建议每一位 C++ 开发者都应该深入去了解并充分使用它。 右值引用是 C++11 中最重要的新特性之一,它解决了 C++ 中大量的历史遗留问题,使 C++ 标准库的实现在多种场景下消除了不必要的额外开销(如 std::vector, std::string),也使得另外一些标准库(如 std::unique_ptr, std::function)成为可能。即使你并不直接使用右值引用,也可以通过标准库,间接从这一新特性中受益。
getline() 语法: istream &getline( char *buffer, streamsize num ); istream &getline( char *buffer, streamsize num, char delim );
字符串的查找与替换一直是C++的若是,运用Boost这个准标准库,将可以很好的弥补C++的不足,使针对字符串的操作更加容易。
函数原型:char * strtok (char *str, char * delim);
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算法 条款27:确保目标区间足够大 //思考这样一个问题:stl容器被添加时(insert, push_front,push_back)自动扩展它们自己来容纳新对象,是不是就不必担心要为容器的对象腾出空间了? //transform:https://blog.csdn.net/lanzhihui_10086/article/details/42342893 //1,四个参数,源区间的元素转换到目标区间,复制和修改一起做 //2,五个参数,将前两个原序列中的元素合并,并将结果写入目标区间 //看例子1 int
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最近遇到了一个字符串分割的问题,在C++的标准库里面没有字符分割函数split()。我想这个问题今后可能还会再遇见,所以使用C/C++中的字符串分割方法完成相应的功能。
C++对字符串组装没有一个很直接好用的函数,这里利用C的snprintf()函数,提供一个可用的函数:
本章简要概述了 C++11 标准的 SWIG 实现。SWIG 的这一部分仍在进行中。
Tarc-C++揭秘篇是从第九节开始的,承接于我的上篇文章:使用C++重写Tars-RPC主逻辑框架
键盘输入 5 个整数,将这些数据保存到 vector 容器中,采用正向迭代器和反向迭代器分别遍历 vector 中的元素并输出。
C++ STL 标准模板库提供了丰富的容器和算法,这些模板可以灵活组合使用,以满足不同场景下的需求。本章内容将对前面学习的知识进行总结,并重点讲解如何灵活使用STL中的vector和map容器,以及如何结合不同的算法进行组合。
之前Json解析工具习惯于用**nlohmann/json**,后来发现要兼容Centos5系的系统,且需要批量使用,系统升级gcc/g++升级有点不现实,后来改用轻量级TinyJson库,说一下在使用碰到的一些问题以及为了兼容性作出的修改。
端口扫描是一种用于识别目标系统上哪些网络端口处于开放、关闭或监听状态的网络活动。在计算机网络中,端口是一个虚拟的通信端点,用于在计算机之间传输数据。每个端口都关联着特定类型的网络服务或应用程序。端口扫描通常是网络管理员、安全专业人员或黑客用来评估网络安全的一种方法。通过扫描目标系统的端口,可以了解系统上哪些服务在运行、哪些端口是开放的,从而评估系统的安全性。
现在,塔子哥面临一个问题,他有一个长度为 n 的字符串 s,它仅由 R 和 B 组成
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在分割字符串之前,先来了解一些跟字符串相关的变量或函数: (1)size_type:size_type由string类类型和vector类类型定义的类型,用以保存任意string对象或vector对象的长度,标准库类型将size_type定义为unsigned类型。
property_tree 是 Boost 库中的一个头文件库,用于处理和解析基于 XML、Json 或者 INFO 格式的数据。 property_tree 可以提供一个轻量级的、灵活的、基于二叉数的通用容器,可以处理包括简单值(如 int、float)和复杂数据结构(如结构体和嵌套容器)在内的各种数据类型。它可以解析数据文件到内存中,然后通过迭代器访问它们。
2023-11-29:用go语言,给你一个字符串 s ,请你去除字符串中重复的字母,使得每个字母只出现一次。
**bool Insert(const std::string &key, T value); **
我只会用暴力解法,看了题解才知道哈希表可以这样用,屌!就,用一个表存入数据和索引,遍历这个表一次,如果 target 减去当前元素的值在哈希表里面的话可以直接返回索引,就不需要双重循环遍历了。更牛逼的做法是变将数据和索引存入哈希表边检查有没有存在,有的话可以不用将剩下的数据存完就返回了。
Rust 标准库中包含一系列被称为「集合」(collections)的非常有用的数据结构。不同于内建的数组和元组类型,这些集合指向的数据是储存在堆上的,这意味着数据的数量不必在编译时就已知,并且还可以随着程序的运行增长或缩小。
来源:https://mnt.io/2018/09/11/from-rust-to-beyond-the-c-galaxy/
命令行解析库是一种用于简化处理命令行参数的工具,它可以帮助开发者更方便地解析命令行参数并提供适当的帮助信息。C++语言中,常用的命令行解析库有许多,通过本文的学习,读者可以了解不同的命令行解析库和它们在C++项目中的应用,从而更加灵活和高效地处理命令行参数。
LeetCode 402. Remove K Digits 已知一个使用字符串表示的非负整数num,将num中的k个数字移除, 求移除k个数字后,可以获得的最小的可能的新数字。(num不会以0开头,num长度小于10002)
收发包的管理在整个RPC中占据了十分重要的地位,如何保证在各种网络状况下内容不丢失,同时内容还能被高效、正确解析,是一件比较有意思的事情。
Vector容器是C++ STL中的一个动态数组容器,可以在运行时动态地增加或减少其大小,存储相同数据类型的元素,提供了快速的随机访问和在末尾插入或删除元素的功能。
将DNA序列看作是只包含['A', 'C', 'G', 'T']4个字符的字符串,给一个DNA字符串 ,找到所有长度为10的且出现超过1次的子串。 例如: s = "AAAAACCCCCAAAAACCCCCCAAAAAGGGTTT", Return: ["AAAAACCCCC", "CCCCCAAAAA"]. s = "AAAAAAAAAAA", Return: ["AAAAAAAAAA"]. LeetCode 187. Repeated DNA Sequences
本节将深入学习现代C++实战30讲中的第4节与第5节容器所提到的内容。正文中的一些文字直接引用自上面。
[TEA(Tiny Encryption Algorithm) ](https://en.wikipedia.org/wiki/Tiny_Encryption_Algorithm)是一种简单高效的加密算法,以加密解密速度快,实现简单著称。算法真的很简单,TEA算法每一次可以操作64-bit(8-byte),采用128-bit(16-byte)作为key,算法采用迭代的形式,推荐的迭代轮数是64轮,最少32轮。
使用c++中的标准库类型vector可以很轻松的完成任务。 不需要管理内存分配,对不同的类型都可以处理
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