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  • 在我们使用 “npm run build” 打包Vue时,...原因就是打包时Vue会给文件加上一段哈希码,用来校验文件的,可是实际使用时我们又不会怎么用到。 解决方法: 找到项目中的build/webpack.prod.conf.js 在图示位置中,

    在我们使用 “npm run build” 打包Vue时,会发现文件的js和css等文件前,都会有一段随机码(hash码),给部署时带来一定的困扰

    前端打包出来的效果:

    打包放到后端,放多几次后,会发现有好几个文件:

    虽然在index.html中,会自动生成好是加载哪些文件,但终究还是有的繁琐。

    原因就是打包时Vue会给文件加上一段哈希码,用来校验文件的,可是实际使用时我们又不会怎么用到。

    解决方法:

    找到项目中的build/webpack.prod.conf.js

    在图示位置中,将箭头所指位置修改即可

        // 生成js文件时不要hash码
        filename: utils.assetsPath('js/[name].js'),
        // filename: utils.assetsPath('js/[name].[chunkhash].js'),
    
    
          // 生成css文件时不要hash码
          filename: utils.assetsPath('css/[name].css'),
          // filename: utils.assetsPath('css/[name].[contenthash].css'),

    至于其中的 chunkFilename 要不要改呢?我个人建议是不改

    chunkFilename: utils.assetsPath('js/[id].[chunkhash].js')

    因为chunkFilename是何方神圣,我查阅了资料,没有找到官方的具体说明,大概就是在生成一些临时文件时,才会生成这种chunkFile,那么这些我们平时用不上,所以还是建议原生态比较好。

    再次打包,文件名看起来就清爽多了。

    参考链接:

    https://blog.csdn.net/sd19871122/article/details/103630225

    https://www.cnblogs.com/toward-the-sun/p/6147324.html

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  • 怎么对10亿个电话号码进行去重

    千次阅读 2017-10-20 19:42:54
    方法一: 通过哈希算法,将10亿个...使用位图来进行处理。比如说这10亿个数的范围为【0-10亿】,那么就申请一个10亿的数组, 数组类型为boolen,只有0和1,0表示没有,1表示有。 这样自然而然的就删掉了重复的部分。

    方法一:

    通过哈希算法,将10亿个电话号码按照哈希值落在多个文件中,

    重复的电话号码有相同的哈希值,肯定位于一个文件中,

    这样就可以分别对每个文件排序删除重复的电话号码。

    方法二:

    使用位图来进行处理。比如说这10亿个数的范围为【0-10亿】,那么就申请一个10亿的数组,

    数组类型为boolen,只有0和1,0表示没有,1表示有。

    这样自然而然的就删掉了重复的部分。

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  • 使用的是暴力的方法,从右到左遍历,不过使用一个数组记录了当前位置的warmer positon是哪个,所以解法就没有两层for循环那么纯暴力了。 代码实现 //题目就是找某个数右边第一个比它大的数。。。 //我也不太清楚...

    题目描述

    在这里插入图片描述

    知识点

    居然知识点是 栈和哈希表 ,呜呜呜

    结果

    在这里插入图片描述

    实现

    码前思考

    1. 我使用的是暴力的方法,从右到左遍历,不过使用一个数组记录了当前位置的warmer positon是哪个,所以解法就没有两层for循环那么纯暴力了。

    代码实现

    //题目就是找某个数右边第一个比它大的数。。。
    //我也不太清楚非暴力的写法怎么做。。。只会从右往左暴力遍历
    class Solution {
    public:
        vector<int> dailyTemperatures(vector<int>& T) {
            int len = T.size();
            if(len == 0){
                return vector<int>();
            }
            vector<int> res(len,len);    //先用于存放索引
            res[len-1] = len;
            
            for(int i=len-2;i>=0;i--){
                //首先看后面的那个元素是否比比自己大
                if(T[i] < T[i+1]){
                    res[i] = i+1;
                }else{
                    //需要反复进行查找
                    int j = res[i+1];
                    while(j != len){
                        if(T[i] < T[j]){
                            res[i] = j;
                            break;
                        }else{
                            j = res[j];
                        }
                    }
                }
            }
    
            //然后计算天数
            for(int i=0;i<len;i++){
                //printf("%d ",res[i]);
                if(res[i] == len){
                    res[i] = 0;
                }else{
                    res[i] = res[i] - i;
                }
            }
    
            return res;
        }
    };
    

    码后反思

    1. 看了官方的单调栈解法,我发现自己的解法应该是用数组索引 模拟了一个单调栈 了。(有点小开心,哈哈哈
    2. 官方还有用哈希的,因为温度的范围有限([30,100]),所以可以用哈希记录每个温度第一次出现的位置。

    单调栈解题

    在这里插入图片描述

    1. 从后往前遍历数组使用递增栈进行解题
    class Solution {
    public:
        vector<int> dailyTemperatures(vector<int>& T) {
            int len = T.size();
            if(len == 0){
                return vector<int>();
            }
            stack<int> st;
            vector<int> res(len,0);
    
            //从后往前,更加符合直觉
            for(int i=len-1;i>=0;i--){
                while(!st.empty() && T[st.top()] <= T[i]){
                    st.pop();
                }
                if(st.empty()){
                    res[i] = 0;
                }else{
                    res[i] = st.top()-i;
                }
                st.push(i);
            }
    
            return res;
        }
    };
    
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  • 本次写的内容不是shiro框架怎么计算hash值的,仅仅是进行使用、 首先声明,本次的加盐的加密方法是不可逆的。 首先引入包。 import org.apache.shiro.crypto.hash.SimpleHash; import org.apache.shiro.util....

    本次写的内容不是shiro框架怎么计算hash值的,仅仅是进行使用、

    首先声明,本次的加盐的加密方法是不可逆的。

    首先引入包。

    import org.apache.shiro.crypto.hash.SimpleHash;
    import org.apache.shiro.util.ByteSource;

    第一个为shiro中的简单哈希的类,

    第二个为shiro中的获取字节数组的类。

    下图为本次要使用到的SimpleHash的构造器。四个参数,分别

    algorithmName代表进行加密的算法名称、

    source代表需要加密的元数据,如密码、

    salt代表盐,需要加进一起加密的数据、

    hashIterations代表hash迭代次数。

    测试代码如下、

    测试中加的盐salt就是用户的姓名。

    public class PasswordHelper {
    	
    	private String algorithmName = "md5";
    	private int hashIterations = 2;
    
    	public void encryptPassword(UserEntity user) {
    		String newPassword = new SimpleHash(algorithmName, user.getPassWord(),
    				ByteSource.Util.bytes(user.getUserName()), hashIterations).toHex();
    		user.setPassWord(newPassword);
    
    	} 
    
    	/**
    	 * 测试使用
    	 */
    	public static void main(String[] args) {
    		PasswordHelper passwordHelper = new PasswordHelper();
    		UserEntity user = new UserEntity();
    		user.setUserName("潘亚茹");
    		user.setPassWord("123456");
    		passwordHelper.encryptPassword(user);
    		System.out.println(user);
    	}
    }

    输出数据如下、

    userName=潘亚茹, passWord=0fd20118436982b58e93a61771c61d01

    附坐标:

    <!-- cas-shiro -->
    		<dependency>
    			<groupId>org.apache.shiro</groupId>
    			<artifactId>shiro-spring</artifactId>
    			<version>1.2.4</version>
    		</dependency>
    		<dependency>
    			<groupId>org.apache.shiro</groupId>
    			<artifactId>shiro-ehcache</artifactId>
    			<version>1.2.4</version>
    		</dependency>
    		<dependency>
    			<groupId>org.apache.shiro</groupId>
    			<artifactId>shiro-cas</artifactId>
    			<version>1.2.4</version>
    		</dependency> 

     

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空空如也

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哈希码怎么使用方法