java异或加密算法

简单异或密码（simple XOR cipher）是密码学中中一种简单的加密算法。

异或运算：m^n^n = m;

利用异或运算的特点，可以对数据进行简单的加密和解密。

代码如下:

/**
 * 简单异或加密解密算法
 * @param str 要加密的字符串
 * @return
 */
private static String encode2(String str) {
 int code = 112; // 密钥
 char[] charArray = str.toCharArray();
 for(int i = 0; i < charArray.length; i++){
  charArray[i] = (char) (charArray[i] ^ code);
 }
 return new String(charArray);
}

赞 (0)

相关推荐

  • java 合并排序算法、冒泡排序算法、选择排序算法、插入排序算法、快速排序算法的描述

    算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则.通俗点说,就是计算机解题的过程.在这个过程中,无论是形成解题思路还是编写程序,都是在实施某种算法.前者是推理实现的算法,后者是操作实现的算法. 一个算法应该具有以下五个重要的特征: 1.有穷性: 一个算法必须保证执行有限步之后结束: 2.确切性: 算法的每一步骤必须有确切的定义: 3.输入:一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况: 4.输出:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果.没有输出的算法是毫无意义的:

  • JAVA实现caesar凯撒加密算法

    复制代码 代码如下: public class Caesar { public static final String SOURCE = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"; public static final int LEN = SOURCE.length(); /**  * @param args  */ public static void main(String[] args) {     String result = caesarEncryptio

  • Android Java实现余弦匹配算法示例代码

    Android Java实现余弦匹配算法示例代码

     Java实现余弦匹配算法 最近在做一个通讯交友的项目,项目中有一个这样的需求,通过用户的兴趣爱好,为用户寻找推荐兴趣相近的好友.其实思路好简单,把用户的兴趣爱好和其他用户的兴趣爱好进行一个匹配,当他们的爱好相似度比较高的时候就给双方进行推荐.那么如何进行比较是一个问题,其实我们可以通过余弦匹配算法来对用户的兴趣爱好进行比较,根据计算出来的值来得到一个兴趣爱好相近好友列表,并进行排序. 因为我做的项目是Android端的,所以算法是通过Java实现的,废话不过多说了,下面是算法的实现: pack

  • Java数据结构及算法实例：朴素字符匹配 Brute Force

    /** * 朴素字符串算法通过两层循环来寻找子串, * 好像是一个包含模式的"模板"沿待查文本滑动. * 算法的思想是:从主串S的第pos个字符起与模式串进行比较, * 匹配不成功时,从主串S的第pos+1个字符重新与模式串进行比较. * 如果主串S的长度是n,模式串长度是 m,那么Brute-Force的时间复杂度是o(m*n). * 最坏情况出现在模式串的子串频繁出现在主串S中. * 虽然它的时间复杂度为o(m*n),但在一般情况下匹配时间为o(m+n), * 因此在实际中它被大量

  • 关于JAVA经典算法40题(超实用版)

    [程序1]题目:古典问题:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第四个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少?1.程序分析: 兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21....public class exp2{ public static void main(String args[]){ int i=0; for(i=1;i<=20;i++)System.out.println(f(i));}public static int f(in

  • Java实现的最大匹配分词算法详解

    Java实现的最大匹配分词算法详解

    本文实例讲述了Java实现的最大匹配分词算法.分享给大家供大家参考,具体如下: 全文检索有两个重要的过程: 1分词 2倒排索引 我们先看分词算法 目前对中文分词有两个方向,其中一个是利用概率的思想对文章分词. 也就是如果两个字,一起出现的频率很高的话,我们可以假设这两个字是一个词.这里可以用一个公式衡量:M(A,B)=P(AB)/P(A)P(B),其中 A表示一个字,B表示一个字,P(AB)表示AB相邻出现的概率,P(A)表示A在这篇文章中的频度,P(B)表示B在这篇文章中的频度.用概率分词的好

  • java 中模式匹配算法-KMP算法实例详解

    java 中模式匹配算法-KMP算法实例详解

    java 中模式匹配算法-KMP算法实例详解 朴素模式匹配算法的最大问题就是太低效了.于是三位前辈发表了一种KMP算法,其中三个字母分别是这三个人名的首字母大写. 简单的说,KMP算法的对于主串的当前位置不回溯.也就是说,如果主串某次比较时,当前下标为i,i之前的字符和子串对应的字符匹配,那么不要再像朴素算法那样将主串的下标回溯,比如主串为"abcababcabcabcabcabc",子串为"abcabx".第一次匹配的时候,主串1,2,3,4,5字符都和子串相应的

  • 关于各种排列组合java算法实现方法

    一.利用二进制状态法求排列组合,此种方法比较容易懂,但是运行效率不高,小数据排列组合可以使用 复制代码 代码如下: import java.util.Arrays; //利用二进制算法进行全排列//count1:170187//count2:291656 public class test {    public static void main(String[] args) {        long start=System.currentTimeMillis();        count

  • Java实现的权重算法（按权重展现广告）

    基本算法描述如下: 1.每个广告增加权重 2.将所有匹配广告的权重相加sum, 3.以相加结果为随机数的种子,生成1~sum之间的随机数rd 4..接着遍历所有广告,访问顺序可以随意.将当前节点的权重值加上前面访问的各节点权重值得curWt,判断curWt >=  rd,如果条件成立则返回当前节点,如果不是则继续累加下一节点. 直到符合上面的条件,由于rd<=sum 因此一定存在curWt>=rd. 特别说明: 此算法和广告的顺序无关 import java.util.ArrayList

  • java字符串相似度算法

    本文实例讲述了java字符串相似度算法.分享给大家供大家参考.具体实现方法如下: 复制代码 代码如下: public class Levenshtein {     private int compare(String str, String target) {         int d[][]; // 矩阵         int n = str.length();         int m = target.length();         int i; // 遍历str的      

  • 基于Java实现的图的广度优先遍历算法

    本文以实例形式讲述了基于Java的图的广度优先遍历算法实现方法,具体方法如下: 用邻接矩阵存储图方法: 1.确定图的顶点个数和边的个数 2.输入顶点信息存储在一维数组vertex中 3.初始化邻接矩阵: 4.依次输入每条边存储在邻接矩阵arc中 输入边依附的两个顶点的序号i,j: 将邻接矩阵的第i行第j列的元素值置为1: 将邻接矩阵的第j行第i列的元素值置为1: 广度优先遍历实现: 1.初始化队列Q 2.访问顶点v:visited[v]=1;顶点v入队Q; 3.while(队列Q非空) v=队列

随机推荐