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java中byte数组十六进制字符串相互转换

最近在做加密算法的研究和使用,经常会用到byte数组十六进制字符串的转换。之前对于此类问题我一般都是使用BigInteger这个类转换一下算了,这样为了看输出不是乱码。...根据以上原理,我们就可以将byte[] 数组转换为16进制字符串了,当然也可以将16进制字符串转换为byte[]数组了。...一下是代码工具类: package com.herman.test; /** * @see byte数组十六进制字符串互转 * @author Herman.Xiong * @date 2014...0xF0 & data[i]) >>> 4]; out[j++] = toDigits[0x0F & data[i]]; } return out; } /** * @see 将字节数组转换为十六进制字符串...DIGITS_LOWER : DIGITS_UPPER); } /** * @see 将字节数组转换为十六进制字符串 * @author Herman.Xiong * @date 2014

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    资源 | 数组到矩阵的迹,NumPy常见使用大总结

    下面,我们分别创建了一个 Python 数组NumPy 数组: # python array a = [1,2,3,4,5,6,7,8,9] # numpy array A = np.array([...'> 那么我们为什么要使用 NumPy 数组而不使用标准的 Python 数组呢?...原因可能是 NumPy 数组远比标准数组紧密,在使用同样单精度变量下,NumPy 数组所需要的内存较小。此外,NumPy 数组是执行更快数值计算的优秀容器。...NumPy 数组的索引方式和 Python 列表的索引方式是一样的,零索引数组的第一个元素开始我们可以通过序号索引数组的所有元素。...为了定义两个形状是否是可兼容的,NumPy 最后开始往前逐个比较它们的维度大小。在这个过程中,如果两者的对应维度相同,或者其一(或者全是)等于 1,则继续进行比较,直到最前面的维度。

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    按出现次数少到多的顺序输出数组中的字符串

    问题 有一个数组为{"Liu Yi", "Chen Er", "Zhang San", "Chen Er", "Chen Er", "Li Si", "Li Si", "Wang Wu"}, 要求: (...1)把数组中没重复的字符串按原先的先后顺序打印出来 (2)把数组中有重复的字符串,按出现次数少到多的顺序打印出来,每个字符串只打印一次 思路 C++中,vector按先后顺序存储数据,因此可把没重复的字符串按顺序存到...map默认是按key从小到大的顺序存放数据,所以可把有重复的数据存到map中,并且以出现次数为key,以字符串为value 代码 #include #include #include using namespace std; #define len 8 // 计算某个字符串数组中出现的次数 int countInArray(string s[],...value m[count] = s[i]; } } // 把map中的字符串,按出现次数少到多的顺序,加到vector中 map<int,

    2.5K60

    Python实战之数字、日期和时间的高级处理

    执行精确的浮点数运算 数字的格式化输出 对数值进行取整 二进制、八进制和十六进制整数转化输出 字节串中打包和解包大整数 复数的数学运算 处理无穷大和NaN 处理大型数组的计算 矩阵和线性代数的计算 计算当前日期做后一个星期几的日期...使用 numpy 很容易的构造一个复数数组并在这个数组上执行各种操作 >>> import numpy as np >>> a = np.array([2+3j, 4+5j, 6-7j, 8+9j])...到数组的重量级运算操作,可以使用 NumPy 库。NumPy 的一个主要特征是它会给 Python 提供一个数组对象,相比标准的 Python 列表而已更适合用来做数学运算。...所以,你可以构造一个比普通 Python 列表大的多的数组。...关于 NumPy,它扩展 Python 列表的索引功能 - 特别是对于多维数组,这里和matlab的数组语法有些类似 >>> a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7,

    2K10

    按出现次数少到多的顺序输出数组中的字符串(纠正)

    问题 有一个数组为{"Liu Yi", "Chen Er", "Zhang San", "Chen Er", "Chen Er", "Li Si", "Li Si", "Wang Wu"}, 要求: (...1)把数组中没重复的字符串按原先的先后顺序打印出来 (2)把数组中有重复的字符串,按出现次数少到多的顺序打印出来,每个字符串只打印一次 思路 把字符串作为key、出现次数作为value,存到map中;...再把第一个map中的出现次数作为key、对应的字符串作为value,存到map<int, list 算法的时间复杂度为N。...,而不是用新生成的list li = m2[cnt]; } if(cnt > 1) { // 若重复次数n...变为n+1(这里n大于或等于1) // 要把元素n所对应的list中移出,放到n+1所对应的list中 list oldList = m2

    2.1K70

    (数据科学学习手札43)Plotly基础内容介绍

    2.3 构造traces   在根据绘图需求graph_objs中导入相应的obj之后,接下来需要做的事情是基于待展示的数据,为指定的obj配置相关参数,这在plotly中称为构造traces(create...,默认为'#444' 下面是一个简单的例子: import plotly import plotly.graph_objs as go import numpy as np '''构造1000个服从二维正态分布的模拟数据...取决于横坐标轴的数据类型,格式均为[左端点,右端点]     tickmode:str型,设置坐标轴刻度的格式,'auto'表示自动根据输入的数据来决定,'linear'表示线性的数值型,'array'表示由自定义的数组来表示...(用数组来自定义刻度标签时必须选择此项)     tickvals:list、numpy array或pandas中的series,作为坐标轴刻度标签的替代(tickmode此时必须被设置为'array...1.对横纵坐标轴标题字体进行修改 import plotly import plotly.graph_objs as go import numpy as np '''构造1000个服从二维正态分布的模拟数据

    3.6K40

    Python可视化神器——Plotly详细教程

    绘图语法规则 2.3 构造traces 在根据绘图需求graph_objs中导入相应的obj之后,接下来需要做的事情是基于待展示的数据,为指定的obj配置相关参数,这在plotly中称为构造traces...,默认为'#444' 下面是一个简单的例子: import plotly import plotly.graph_objs as go import numpy as np '''构造1000个服从二维正态分布的模拟数据...取决于横坐标轴的数据类型,格式均为[左端点,右端点]     tickmode:str型,设置坐标轴刻度的格式,'auto'表示自动根据输入的数据来决定,'linear'表示线性的数值型,'array'表示由自定义的数组来表示...(用数组来自定义刻度标签时必须选择此项)     tickvals:list、numpy array或pandas中的series,作为坐标轴刻度标签的替代(tickmode此时必须被设置为'array...1.对横纵坐标轴标题字体进行修改 import plotly import plotly.graph_objs as go import numpy as np '''构造1000个服从二维正态分布的模拟数据

    28.4K63

    Python基础(二) | Python的基本数据类型

    .count("待统计字符串") 3.3.6 字符串字母大小写 第三部分 布尔类型 TRUE or False 3.1 逻辑运算的结果 3.2 指示条件 3.3 作为numpy数组的掩码 第四部分 类型判别及类型转换...4.1 类型判别 4.2 类型转换 第一部分 数字类型 1.1 数字类型的组成 1.1.1 整数——不同进制的转换 默认输入十进制 二进制0b、八进制0o、十六进制0x 16 == 0b10000...== 0o20 == 0x10 True 十进制与其他进制的转换 a = bin(16) # 转二进制 b = oct(16) # 转八进制 c = hex(16) # 转十六进制 print...d = int(a, 2) # 二进制转十进制 e = int(b, 8) # 八进制转十进制 f = int(c, 16) # 十六进制转十进制 print(d, e,...数组的掩码 import numpy as np x = np.array([[1, 3, 2, 5, 7]]) # 定义 numpy数组 print(x > 3) x[x > 3] [[False

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    NumPy 1.26 中文文档(五十六)

    这种限制会不必要地强迫用户在能够更改 dtype 之前对非连续数组进行连续复制。 此更改不仅影响ndarray.view,还影响其他构造机制,包括不鼓励直接对ndarray.dtype进行赋值。...这种限制会不必要地强迫用户在能够更改 dtype 之前对非连续数组进行连续复制。 此更改不仅影响ndarray.view,还影响其他构造机制,包括不鼓励直接对ndarray.dtype进行赋值。...这种限制会不必要地强迫用户在能够更改 dtype 之前对非连续数组进行连续复制。 此更改不仅影响 ndarray.view,还影响其他构造机制,包括不鼓励直接赋值给 ndarray.dtype。...鼓励用户直接相应的numpy.finfo属性中访问感兴趣的属性。...鼓励用户直接相应的numpy.finfo属性中访问感兴趣的属性。

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    Python 字节流,字符串,十六进制相互转换实例(binascii,bytes)

    解决方法 首先,我们需要知道的是,我们首先,需要用字符串构造成上面的指令,然后我们将它转换成bytes。我们可以使用encode()函数将字符串转为bytes格式: ?...接下来,再来更换一个场景,我们构造好了一个十六进制的bytes,需要将它还原成字符串: ? 解析串口发过来的数据,首先我们查看串口发过来的数据格式: ?...如上图,我们将收到的bytes已经转换成了字符串格式,然后将里面的31 32 33 34提取出来,然后,我们将它们放入一个数组,经过上面的运算以后,我们就得到了明文数据。...转换为一个列表 chr(x ) 将一个整数转换为一个字符 unichr(x ) 将一个整数转换为Unicode字符 ord(x ) 将一个字符转换为它的整数值 hex(x ) 将一个整数转换为一个十六进制字符串...oct(x ) 将一个整数转换为一个八进制字符串 以上这篇Python 字节流,字符串,十六进制相互转换实例(binascii,bytes)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考

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    Python 全栈 191 问(附答案)

    NumPy 的多维数组reshape 成这个形、那个形,怎么做到的啊? Pandas 的 isin, set_index, reindex使用过吗? EDA 搞几张花哨的图形就完事了吗?...十六进制的整数前缀? 列举几个容器对象 join 方法使用举例 正则表达式 [\da-zA-Z]表示什么含义?...NumPy 数值计算:更快,案例解读 5 种创建 NumPy 数组的常用方法 arange, linspace, logspace, diag, zeros, ones, np.random 一体化介绍...使用 NumPy 创建一个 [3,5] 所有元素为 True 的数组 数组所有奇数替换为 -1; 提取出数组中所有奇数 求 2 个 NumPy 数组的交集、差集 NumPy 二维数组交换 2 列,反转行...求两个特征的相关系数 如何找出 NumPy 中的缺失值、以及缺失值的默认填充 Pandas 的 read_csv 30 个常用参数总结,基本参数、通用解析参数、空值处理、时间处理、分块读入、格式和压缩等

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    Shell编程看懂到看开②(字符串数组、注释、流程控制、read读取控制台输入)

    @TOCShell字符串字符串是shell编程中最常用最有用的数据类型(除了数字和字符串,也没啥其它类型好用了),字符串可以用单引号,也可以用双引号,也可以不用引号。...因为它外部的一对单引号和内部的一对单引号形成了双引号,所以也可以使用变量获取字符串长度string="nefu"echo ${#string} # 输出 4变量为数组时,${#string} 等价于...="NEFU is a good university"echo ${string:0:4} # 输出 unoostring:0:4:代表字符串的第0索引往后截取四位查找子字符串我们在NEFU is...读取数组读取数组元素值的一般格式是:${数组名[下标]}例如:valuen=${array_name[n]}使用 @ 符号可以获取数组中的所有元素,例如:echo ${array_name[@]}获取数组的长度获取数组长度的方法与获取字符串长度的方法相同...中一样这里的[]可以用(())代替,这样我们使用比较符的时候更加方便图片输出结果:图片until循环当判断式条件不成立时执行until [ 条件判断 ]do程序段落donebreak循环控制break语句用于for

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