java比较文件内容算法

① java中的算法，一共有多少种，哪几种，怎么分类。

就好比问，汉语中常用写作方法有多少种，怎么分类。

算法按用途分,体现设计目的、有什么特点
算法按实现方式分，有递归、迭代、平行、序列、过程、确定、不确定等等
算法按设计范型分，有分治、动态、贪心、线性、图论、简化等等

作为图灵完备的语言，理论上”Java语言“可以实现所有算法。
“Java的标准库'中用了一些常用数据结构和相关算法.

像apache common这样的java库中又提供了一些通用的算法

② 求一个比较大小的JAVA算法

1.是的
2.a-可以直接求和，b-利用近似公式
3.近似公式为e=(1+1/n)^n,n->无穷大
4.这两个公式都需要运算n到足够大来减少误差
假如你运算到n=k满足精度需要了
那么你首先要保证当n=k-1时算出的值与n=k的值差别小于0.0001
假如需要考虑截断误差，那么你就要考虑到任何一个1/n或者1/n!的形式的截断误差，以及运算中每一步的累计误差，都是可以计算的
从累积误差的角度来说，第一个方法较优
因为每一个求和项目都是整数的倒数，只发生一次截断
之后的误差计算直接将最大误差可能求和就可以了
而且每一次迭代可以应用上一次的结果，效率较高
但是缺点是当n比较大的时候，n!也会是一个比较大的数，n的类型定义得不好会溢出
第二个方法就需要计算一次截断误差，并且计算n次方的误差累积

③ 求一段java排序算法效率比较的程序

1. 如果排序算法可见，那么计算步骤数放到方法体内比较容易实现。
2. 如果排序算法不可见，那么步骤数个人觉得没啥有效的方法得到，如果是只想比较效率，还是用时间去比较的好。

④ java 比较大小算法

排序用建议实现comparable类吧 自定义排序比较的参数 否则对象是没法比较大小的 只能比较是否相等
class One implements Comparable{
int age;

@Override
public int compareTo(Object o) {
// TODO Auto-generated method stub
One one = (One)o;
if(one.age > this.age)
return -1;
else if( one.age < this.age)
return 1;
else
return 0;
}
}
大概这个意思 这是对象比较大小
对象数组同样也这样比较，数值数组直接循环比较就行

⑤ 分享Java常用几种加密算法

简单的Java加密算法有：
第一种. BASE
Base是网络上最常见的用于传输Bit字节代码的编码方式之一，大家可以查看RFC～RFC，上面有MIME的详细规范。Base编码可用于在HTTP环境下传递较长的标识信息。例如，在Java Persistence系统Hibernate中，就采用了Base来将一个较长的唯一标识符（一般为-bit的UUID）编码为一个字符串，用作HTTP表单和HTTP GET URL中的参数。在其他应用程序中，也常常需要把二进制数据编码为适合放在URL（包括隐藏表单域）中的形式。此时，采用Base编码具有不可读性，即所编码的数据不会被人用肉眼所直接看到。
第二种. MD
MD即Message-Digest Algorithm （信息-摘要算法），用于确保信息传输完整一致。是计算机广泛使用的杂凑算法之一（又译摘要算法、哈希算法），主流编程语言普遍已有MD实现。将数据（如汉字）运算为另一固定长度值，是杂凑算法的基础原理，MD的前身有MD、MD和MD。广泛用于加密和解密技术，常用于文件校验。校验？不管文件多大，经过MD后都能生成唯一的MD值。好比现在的ISO校验，都是MD校验。怎么用？当然是把ISO经过MD后产生MD的值。一般下载linux-ISO的朋友都见过下载链接旁边放着MD的串。就是用来验证文件是否一致的。
MD算法具有以下特点：
压缩性：任意长度的数据，算出的MD值长度都是固定的。
容易计算：从原数据计算出MD值很容易。
抗修改性：对原数据进行任何改动，哪怕只修改个字节，所得到的MD值都有很大区别。
弱抗碰撞：已知原数据和其MD值，想找到一个具有相同MD值的数据（即伪造数据）是非常困难的。
强抗碰撞：想找到两个不同的数据，使它们具有相同的MD值，是非常困难的。
MD的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密钥前被”压缩”成一种保密的格式（就是把一个任意长度的字节串变换成一定长的十六进制数字串）。除了MD以外，其中比较有名的还有sha-、RIPEMD以及Haval等。
第三种.SHA
安全哈希算法（Secure Hash Algorithm）主要适用于数字签名标准（Digital Signature Standard DSS）里面定义的数字签名算法（Digital Signature Algorithm DSA）。对于长度小于^位的消息，SHA会产生一个位的消息摘要。该算法经过加密专家多年来的发展和改进已日益完善，并被广泛使用。该算法的思想是接收一段明文，然后以一种不可逆的方式将它转换成一段（通常更小）密文，也可以简单的理解为取一串输入码（称为预映射或信息），并把它们转化为长度较短、位数固定的输出序列即散列值（也称为信息摘要或信息认证代码）的过程。散列函数值可以说是对明文的一种“指纹”或是“摘要”所以对散列值的数字签名就可以视为对此明文的数字签名。
SHA-与MD的比较
因为二者均由MD导出，SHA-和MD彼此很相似。相应的，他们的强度和其他特性也是相似，但还有以下几点不同：
对强行攻击的安全性：最显着和最重要的区别是SHA-摘要比MD摘要长 位。使用强行技术，产生任何一个报文使其摘要等于给定报摘要的难度对MD是^数量级的操作，而对SHA-则是^数量级的操作。这样，SHA-对强行攻击有更大的强度。
对密码分析的安全性：由于MD的设计，易受密码分析的攻击，SHA-显得不易受这样的攻击。
速度：在相同的硬件上，SHA-的运行速度比MD慢。
第四种.HMAC
HMAC(Hash Message Authentication Code，散列消息鉴别码，基于密钥的Hash算法的认证协议。消息鉴别码实现鉴别的原理是，用公开函数和密钥产生一个固定长度的值作为认证标识，用这个标识鉴别消息的完整性。使用一个密钥生成一个固定大小的小数据块，即MAC，并将其加入到消息中，然后传输。接收方利用与发送方共享的密钥进行鉴别认证等。

⑥ java的内外部比较器对于各种类型是怎样实现排序的

基础类型比较本身就只有“值”，所以排序的也就是常用的排序算法，这些都不用定义什么规则，数值大就是大，数值小就是小。实现细节可以查看系列Arrays.sort()方法和Collections.sort()方法。其它类型（对象），例如字符串，都要自己实现Comparable来告诉排序算法的比较规则。String默认就实现Comparable，规则为字母序。
总结起来就是，基础类型通过“值”就能明确大小（也就是不用自定义规则），非基础类型（对象）需要实现Comparable来定义规则，否则没法比较。

⑦ java比较2个文件是否是相同的文件，是一个一个字节比较还是计算MD5比较好啊

不同内容得出相同MD5值，虽然概率低，但总是不放心。如果在已知文件编码范围的条件下，找到MD5绝对区分长度范围（即：该范围内取样内容的MD5相同的，内容保证相同；绝不存在不同内容得出相同MD5值的现象），那么，可按合理的长度分片、按一定顺序遍历整个文件(属性信息、头部、尾部、同步随机点、其他)，比较MD5，一旦有异立即判定文件不同，终止比较。这种分片取样比较MD5的思路可能快于逐字节比较也绝对可信

要确保 100%正确就必须校验全文，通过以上思路来比较，即是。
（注：

其他据说相对于MD5来讲不易碰撞（即不同内容得出相同MD5值的概率可能更低）的算法推荐：起码 SHA1 ，最好 SHA256、 SHA512、MD5+CRC32、HMAC，或者几种不同类型算法的同步进行。

在精通算法的情况下，将这里推荐的算法取代上文中提到的MD5来考量，能扩大绝对区分长度范围，可能更方便更快的比较。

但是又有这样的考虑：逐字节比较的算法最简单，算法弄复杂了反而会增加额余的时间；逐字节比较的算法也可以放到上文中来考量，进行同步取样和各种遍历的顺序与方式，说不定，在保证100%的可信度的条件下，逐字比较反而最快呢?
我觉得时间的耗费关键处在于，所有的算法，都要将两个位于不同区域或载体的文件的同位区域收集到一起进行比较，这个收集花费时间Ta(i)，与取样长度、存储区域或载体等相关；{如果要将文件取很大一部或全部读入内存，然后再逐一集中比较，则会减小以上的Ta(i)，而增加一个额外读入的时间Tc(i)*次数M(i)}。比较的次数大致为N(i)；而如果在一个文件中顺序读取一个区域并且计算它的某个整体评定值，这个花费的时间为Tb(i)，与取样长度、计算程序、设备性能等相关。

总体的比较时间大致是Ta(i)*N(i)*Tb(i)+{Tc(i)*M(i)}
逐字节比较，其中Tb(i)、Ta(i)都是最短的，但是N(i)最大，

总之，可以设计不同的算法，通过实际环境和文件的检测，来决定采用何种算法。
）

外一则：
两个取样内容， MD5等算法的计算值 不同，则内容一定不同； 计算值相同，则 内容可能相同，但可能性是否达到100%，内容相同的概率是多少，根据编码范围、算法来确定。如果是比较一个文件和许多其他文件是否相同，并且提前知道其他文件的 MD5 值，可先比较 MD5 值可以大大提高文件比较的速度。

⑧ 急急急！ 用Java实现如下算法： 给定两个文件夹，每个文件夹都有文件名相对应的若干xml文件，每

话说你已经有XML了,为什么还要用别的来保存结点呢?
直接迭代一个XML,然后用XPATH语法在另一个XML中找就OK了.都不用迭代两次就OK了

⑨ java十大算法

算法一：快速排序算法
快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

快速排序使用分治法（Divide and conquer）策略来把一个串行（list）分为两个子串行（sub-lists）。

算法步骤：

1 从数列中挑出一个元素，称为 "基准"（pivot），

2 重新排序数列，所有元素比基准值小的摆放在基准前面，所有元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数可以到任一边）。在这个分区退出之后，该基准就处于数列的中间位置。这个称为分区（partition）操作。

3 递归地（recursive）把小于基准值元素的子数列和大于基准值元素的子数列排序。

递归的最底部情形，是数列的大小是零或一，也就是永远都已经被排序好了。虽然一直递归下去，但是这个算法总会退出，因为在每次的迭代（iteration）中，它至少会把一个元素摆到它最后的位置去。

算法二：堆排序算法
堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法。堆积是一个近似完全二叉树的结构，并同时满足堆积的性质：即子结点的键值或索引总是小于（或者大于）它的父节点。

堆排序的平均时间复杂度为Ο(nlogn) 。

算法步骤：

创建一个堆H[0..n-1]

把堆首（最大值）和堆尾互换

3. 把堆的尺寸缩小1，并调用shift_down(0),目的是把新的数组顶端数据调整到相应位置

4. 重复步骤2，直到堆的尺寸为1

算法三：归并排序
归并排序（Merge sort，台湾译作：合并排序）是建立在归并操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。

算法步骤：

1. 申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列

2. 设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置

3. 比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置

4. 重复步骤3直到某一指针达到序列尾

5. 将另一序列剩下的所有元素

⑩ java 里怎么把标题和文章内容对比找出其中的关键字

按照你的要求。
假设现在我们知道某文章的num(文章的id)。

然后 select <标题>,<内容> from <表名> where id=num

然后用rs.getstring(‘’标题“) rs.getstring(‘内容“) 获取 标题和内容。

假设两个都是string类型的。

然后自己写一个搜索算法，判断字符串1在字符串2出现的概率就可以了。

希望可以解决你的问题。