Java CRC算法及其应用 - 中山人才网

一、Java CRC算法及其应用

什么是CRC算法？

CRC（Cycle Redundancy Check）是一种用于检验数据传输或存储中是否出错的算法。它通过对数据进行计算和生成检验码来判断数据是否被篡改或损坏。CRC算法广泛应用于通信、网络、存储等领域，以保证数据的完整性和可靠性。

CRC算法的原理

CRC算法的核心原理是使用计算多项式对数据进行除法运算，生成余数作为校验码。具体而言，CRC算法将数据看作二进制数，并将多项式以二进制形式表示。然后，通过对数据和多项式进行模2除法，得到的余数就是CRC校验码。接收端在收到数据后，同样进行CRC计算，并将计算得到的校验码与发送端传输的校验码进行比较，以判断数据是否正确传输。

Java中的CRC实现

Java提供了CRC32类，在java.util.zip包中，用于计算CRC校验码。通过该类，我们可以方便地对数据进行CRC计算，并获取校验码。具体步骤如下：

创建CRC32对象：

CRC32 crc = new CRC32();

将数据添加到CRC计算器中：

crc.update(data);

获取CRC校验码：

long checksum = crc.getValue();

注意，CRC32的计算结果是一个64位的长整型数据，需要根据需求转换为其他数据类型使用。

CRC算法的应用

CRC算法主要用于数据传输和存储中的错误检测和校验。它可以被广泛用于各种通信协议、存储介质和数据传输系统中，保证数据的完整性和可靠性。例如，在网络通信中，TCP/IP协议使用CRC校验码来检验数据包在传输过程中是否被修改或损坏；在存储介质中，如磁盘、光盘等，CRC校验码可以用于检验数据的存储和读取过程，以确保数据的准确性。

总结

CRC算法是一种常用的数据校验算法，通过计算和生成校验码，可以检测数据在传输或存储中是否出错。在Java中，我们可以使用CRC32类方便地实现CRC校验，并得到校验码。CRC算法在通信、网络、存储等领域中有广泛应用，保证了数据的完整性和可靠性。

感谢您阅读本文，希望可以帮助您更好地理解Java CRC算法及其应用。

二、CRC校验的算法？

1. 选择合适的除数

2. 看选定除数的二进制位数，然后再要发送的数据帧上面加上这个位数-1位的0，然后用新生成的帧以模2除法的方式除上面的除数，得到的余数就是该帧的CRC校验码。注意，余数的位数一定只比除数位数少一位，也就是CRC校验码位数比除数位数少一位，如果前面位是0也不能省略。

3. 将计算出来的CRC校验码附加在原数据帧后面，构建成一个新的数据帧进行发送；最后接收端在以模2除法方式除以前面选择的除数，如果没有余数，则说明数据帧在传输的过程中没有出错。

三、iOS Cyclic Redundancy Check（CRC）算法详解

什么是iOS Cyclic Redundancy Check（CRC）算法

iOS Cyclic Redundancy Check（CRC）算法是一种在iOS操作系统中常用的数据校验算法，主要用于检测数据传输和存储中的错误。CRC算法是一种简单而高效的校验方法，它通过对数据进行一系列计算，生成一个校验值，用于验证数据的完整性和准确性。

iOS CRC算法如何工作

iOS CRC算法的核心思想是通过计算数据的校验值，将其附加到数据末尾。接收方在接收到数据后，会重新计算数据的校验值，并与接收到的校验值进行比对，来判断数据是否发生了错误。

具体而言，CRC算法使用一个固定的多项式进行计算。首先，对于要发送的数据，计算生成一个初始的校验值。然后，将校验值附加到数据末尾，发送给接收方。接收方在接收到数据后，使用相同的多项式计算校验值。如果计算得到的校验值与接收到的校验值不一致，就说明数据发生了错误。

iOS CRC算法的应用场景

iOS CRC算法在很多领域都有广泛的应用，尤其是在网络通信和存储介质中。例如，在网络通信中，数据包通常会附带一个CRC校验值，用于验证数据在传输过程中是否发生了错误。在存储介质中，CRC校验值可以用于检测数据在读取和写入过程中是否出现了损坏。

iOS CRC算法的优势和局限性

iOS CRC算法具有以下优势：

计算速度快：CRC算法是一种高效的校验算法，可以在很短的时间内完成校验计算。
高可靠性：CRC算法能够有效地检测数据中的错误，并且具有一定的纠错能力。
简单实现：CRC算法的实现比较简单，可以通过一些基本的位运算来完成。

然而，iOS CRC算法也有一些局限性：

无法纠正错误：CRC算法只能检测到数据中的错误，而不能对错误进行纠正。
依赖固定多项式：CRC算法的安全性取决于选择的多项式，如果多项式选择不当，可能会导致校验的不准确性。
无法检测所有错误：CRC算法无法检测到所有可能的错误，特别是一些特殊的错误模式。

总结

iOS Cyclic Redundancy Check（CRC）算法是一种常用的数据校验算法，在iOS操作系统中广泛应用于网络通信和存储介质等领域。它通过计算数据的校验值来验证数据的完整性和准确性，具有计算速度快、高可靠性和简单实现等优势。然而，CRC算法也有一些局限性，如无法纠正错误、依赖固定多项式和无法检测所有错误等。

感谢您阅读本文，希望通过本文的介绍，您对iOS CRC算法有了更深入的了解。

四、算法程序员是什么？

程序员对算法通常怀有复杂情感，算法很重要是共识，但是否每个程序员都必须学算法是主要的分歧点。

很多人觉得像人工智能、数据搜索与挖掘这样高薪的工作才用得上算法，觉得算法深不可测。但是这些其实都不是具体的算法，而是一系列算法的集合。对初学者来说，为避免片面或抽象地理解算法

五、高手解释下crc的具体算法和用法？

方法如下：

crc-16码由两个字节构成，在开始时crc寄存器的每一位都预置为1，然后把crc寄存器与8-bit的数据进行异或(异或：二进制运算相同为0，不同为1；0^0=0;0^1=1;1^0=1;1^1=0)，之后对crc寄存器从高到低进行移位，在最高位（msb）的位置补零，而最低位（lsb，移位后已经被移出crc寄存器）如果为1，则把寄存器与预定义的多项式码进行异或，否则如果lsb为零，则无需进行异或。重复上述的由高至低的移位8次，第一个8-bit数据处理完毕，用此时crc寄存器的值与下一个8-bit数据异或并进行如前一个数据似的8次移位。所有的字符处理完成后crc寄存器内的值即为最终的crc值。

六、深入了解Java中的CRC16校验算法

引言

在计算机领域中，CRC（Cyclic Redundancy Check）校验算法被广泛运用于数据传输和存储中，其中CRC16是CRC校验算法中的一种具体实现。本文将深入探讨Java中的CRC16校验算法，包括其原理、应用场景以及实际操作方法。

什么是CRC16校验算法？

CRC16是一种循环冗余校验算法，用于检测数据传输或保存中的错误。它通过对数据进行计算生成校验码，并在接收端重新计算校验码来验证数据的完整性和准确性。CRC16算法采用16位（即2个字节）来表示校验码，因此其校验范围较广，能够有效检测数据错误。

CRC16的原理

CRC16校验算法的原理基于多项式除法。将要传输或保存的数据看成一个多项式，然后使用生成多项式进行除法运算，余数就是CRC校验码。在验证数据时，接收端同样使用相同的生成多项式进行计算，并与接收到的CRC校验码进行比较，从而验证数据的完整性。

CRC16的应用场景

CRC16广泛应用于通信协议（如Modbus、Profibus等）、数据存储（如磁盘、文件传输等）以及网络通信（如以太网帧、Wi-Fi帧等）中。通过对数据计算CRC16校验码，发送方可以附带校验信息，接收方则可以通过校验码验证数据的完整性，从而确保数据传输或保存的准确性。

在Java中实现CRC16校验

要在Java中实现CRC16校验，通常可以使用现有的CRC库或者自行编写CRC16算法。在自行编写时，需要注意选择合适的生成多项式，并结合位运算和字节操作等技巧进行实现。此外，还需要考虑数据的字节顺序（大端序或小端序）对CRC计算结果的影响。

结语

通过本文的介绍，相信您对Java中的CRC16校验算法有了更深入的了解。CRC16作为一种快速、简单且较为可靠的校验方式，在实际应用中扮演着重要的角色。希望本文能为您在数据传输和存储中使用CRC16提供一些帮助。

感谢您阅读本文，希望您对Java中的CRC16校验算法有了更清晰的认识。

七、程序员必背十大算法？

算法一：高速排序算法

　　高速排序是由东尼·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)次比較。在最坏状况下则须要Ο(n2) 次比較，但这样的状况并不常见。其实，高速排序通常明显比其它Ο(n log n) 算法更快，由于它的内部循环（inner loop）能够在大部分的架构上很有效率地被实现出来。

　　高速排序使用分治法（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 又一次排序数列，全部元素比基准值小的摆放在基准前面。全部元素比基准值大的摆在基准的后面（相同的数能够到任一边）。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，可是这个算法总会退出。由于在每次的迭代（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）是指利用堆这样的数据结构所设计的一种排序算法。

堆积是一个近似全然二叉树的结构，并同一时候满足堆积的性质：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：

1. 创建一个堆H[0..n-1]

2. 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. 反复步骤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。该算法是採用分治法（Divide and Conquer）的一个很典型的应用。

　　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. 比較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. 反复步骤 3 直到某一指针达到序列尾

　　5. 将还有一序列剩下的全部元素直接拷贝到合并序列尾

　　算法四：二分查找算法

　　二分查找算法是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。

搜素过程从数组的中间元素開始，假设中间元素正好是要查找的元素，则搜素过程结束；假设某一特定元素大于或者小于中间元素。则在数组大于或小于中间元素的那一半中查找，并且跟開始一样从中间元素開始比較。

假设在某一步骤数组为空，则代表找不到。这样的搜索算法每一次比較都使搜索范围缩小一半。折半搜索每次把搜索区域降低一半。时间复杂度为Ο(logn) 。

　　算法五：BFPRT(线性查找算法)

　　BFPRT 算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素。通过巧妙的分析，BFPRT 能够保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与高速排序思想类似，当然，为使得算法在最坏情况下，依旧能达到o(n)的时间复杂度，五位算法作者做了精妙的处理。

　　算法步骤：

　　1. 将n个元素每 5 个一组，分成n/5(上界)组。

　　2. 取出每一组的中位数，随意排序方法，比方插入排序。

　　3. 递归的调用 selection 算法查找上一步中全部中位数的中位数。设为x，偶数个中位数的情况下设定为选取中间小的一个。

　　4. 用x来切割数组，设小于等于x的个数为k，大于x的个数即为n-k。

　　5. 若i==k，返回x。若i<k，在小于x的元素中递归查找第i小的元素。若i>k。在大于x的元素中递归查找第i-k 小的元素。

　　终止条件：n=1 时。返回的即是i小元素。

　　算法六：DFS（深度优先搜索）

　　深度优先搜索算法（Depth-First-Search），是搜索算法的一种。它沿着树的深度遍历树的节点，尽可能深的搜索树的分支。当节点v的全部边都己被探寻过。搜索将回溯到发现节点v的那条边的起始节点。这一过程一直进行到已发现从源节点可达的全部节点为止。

假设还存在未被发现的节点，则选择当中一个作为源节点并反复以上过程，整个进程反复进行直到全部节点都被訪问为止。

DFS 属于盲目搜索。

　　深度优先搜索是图论中的经典算法，利用深度优先搜索算法能够产生目标图的相应拓扑排序表，利用拓扑排序表能够方便的解决很多相关的图论问题。如最大路径问题等等。一般用堆数据结构来辅助实现 DFS 算法。

　　深度优先遍历图算法步骤：

　　1. 訪问顶点v；

　　2. 依次从v的未被訪问的邻接点出发。对图进行深度优先遍历；直至图中和v有路径相通的顶点都被訪问。

　　3. 若此时图中尚有顶点未被訪问。则从一个未被訪问的顶点出发，又一次进行深度优先遍历，直到图中全部顶点均被訪问过为止。

　　上述描写叙述可能比較抽象，举个实例：

　　DFS 在訪问图中某一起始顶点 v 后，由 v 出发。訪问它的任一邻接顶点 w1。再从 w1 出发。訪问与 w1 邻接但还没有訪问过的顶点 w2；然后再从 w2 出发，进行类似的訪问，… 如此进行下去，直至到达全部的邻接顶点都被訪问过的顶点 u 为止。

　　接着，退回一步，退到前一次刚訪问过的顶点，看是否还有其它没有被訪问的邻接顶点。假设有，则訪问此顶点。之后再从此顶点出发。进行与前述类似的訪问；假设没有。就再退回一步进行搜索。反复上述过程，直到连通图中全部顶点都被訪问过为止。

　　算法七：BFS (广度优先搜索)

　　广度优先搜索算法（Breadth-First-Search），是一种图形搜索算法。简单的说。BFS 是从根节点開始，沿着树(图)的宽度遍历树(图)的节点。假设全部节点均被訪问，则算法中止。BFS 相同属于盲目搜索。一般用队列数据结构来辅助实现 BFS 算法。

　　算法步骤：

　　1. 首先将根节点放入队列中。

　　2. 从队列中取出第一个节点。并检验它是否为目标。

假设找到目标。则结束搜寻并回传结果。

否则将它全部尚未检验过的直接子节点增加队列中。

　　3. 若队列为空，表示整张图都检查过了——亦即图中没有欲搜寻的目标。结束搜寻并回传“找不到目标”。

　　4. 反复步骤2。

　　算法八：Dijkstra算法

　　戴克斯特拉算法（Dijkstra’s algorithm）是由荷兰计算机科学家艾兹赫尔·戴克斯特拉提出。迪科斯彻算法使用了广度优先搜索解决非负权有向图的单源最短路径问题，算法终于得到一个最短路径树。该算法经常使用于路由算法或者作为其它图算法的一个子模块。

　　该算法的输入包括了一个有权重的有向图 G，以及G中的一个来源顶点 S。

我们以 V 表示 G 中全部顶点的集合。每个图中的边，都是两个顶点所形成的有序元素对。

(u, v) 表示从顶点 u 到 v 有路径相连。我们以 E 表示G中全部边的集合。而边的权重则由权重函数 w: E → [0, ∞] 定义。因此，w(u, v) 就是从顶点 u 到顶点 v 的非负权重（weight）。边的权重能够想像成两个顶点之间的距离。

任两点间路径的权重，就是该路径上全部边的权重总和。

已知有 V 中有顶点 s 及 t，Dijkstra 算法能够找到 s 到 t的最低权重路径(比如，最短路径)。这个算法也能够在一个图中，找到从一个顶点 s 到不论什么其它顶点的最短路径。对于不含负权的有向图。Dijkstra 算法是眼下已知的最快的单源最短路径算法。

　　算法步骤：

　　1. 初始时令 S={V0},T={其余顶点}，T中顶点相应的距离值

　　若存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)为<V0,Vi>弧上的权值

　　若不存在<V0,Vi>。d(V0,Vi)为∞

　　2. 从T中选取一个其距离值为最小的顶点W且不在S中，增加S

　　3. 对其余T中顶点的距离值进行改动：若加进W作中间顶点，从 V0 到 Vi 的距离值缩短。则改动此距离值

　　反复上述步骤2、3，直到S中包括全部顶点，即W=Vi 为止

算法九：动态规划算法

　　动态规划（Dynamic programming）是一种在数学、计算机科学和经济学中使用的。通过把原问题分解为相对简单的子问题的方式求解复杂问题的方法。

动态规划经常适用于有重叠子问题和最优子结构性质的问题，动态规划方法所耗时间往往远少于朴素解法。

　　动态规划背后的基本思想很easy。大致上。若要解一个给定问题，我们须要解其不同部分（即子问题），再合并子问题的解以得出原问题的解。通常很多子问题很类似。为此动态规划法试图仅仅解决每个子问题一次，从而降低计算量：一旦某个给定子问题的解已经算出，则将其记忆化存储。以便下次须要同一个子问题解之时直接查表。这样的做法在反复子问题的数目关于输入的规模呈指数增长时特别实用。

　　关于动态规划最经典的问题当属背包问题。

　　算法步骤：

　　1. 最优子结构性质。假设问题的最优解所包括的子问题的解也是最优的。我们就称该问题具有最优子结构性质（即满足最优化原理）。最优子结构性质为动态规划算法解决这个问题提供了重要线索。

　　2. 子问题重叠性质。子问题重叠性质是指在用递归算法自顶向下对问题进行求解时。每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题会被反复计算多次。

动态规划算法正是利用了这样的子问题的重叠性质，对每个子问题仅仅计算一次，然后将其计算结果保存在一个表格中，当再次须要计算已经计算过的子问题时，仅仅是在表格中简单地查看一下结果，从而获得较高的效率。

　　算法十：朴素贝叶斯分类算法

　　朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。贝叶斯分类的基础是概率推理，就是在各种条件的存在不确定，仅知其出现概率的情况下，怎样完毕推理和决策任务。

概率推理是与确定性推理相相应的。而朴素贝叶斯分类器是基于独立假设的，即假设样本每个特征与其它特征都不相关。

　　朴素贝叶斯分类器依靠精确的自然概率模型，在有监督学习的样本集中能获取得很好的分类效果。在很多实际应用中，朴素贝叶斯模型參数预计使用最大似然预计方法。换言之朴素贝叶斯模型能工作并没实用到贝叶斯概率或者不论什么贝叶斯模型。

　　虽然是带着这些朴素思想和过于简单化的假设，但朴素贝叶斯分类器在很多复杂的现实情形中仍能够取得相当好的效果。

八、后台程序员可以转算法吗？

有一点的编程基础是可以的哟，关键还是看你的数学

九、做算法的程序员很高级吗？

做算法的程序员是很高级的。

因为做算法的工作一般都是需要很强的逻辑思维能力，还有更广阔的知识空间架构的,这种一般在公司里面都属于架构师的工作的，一般都是在公司里面担任项目的核心开发职责的，而且做算法的话，一般都是要求研究生以上的学历才是可以的。

十、程序员到算法工程师步骤？

想要提升到算法工程师可分为4 个部分：数学基础、编程能力、算法基础、实战。

1、数学基础

在机器学习算法中，涉及到最为重要的数学基本知识有两个：线性代数和概率论。

2、编程能力

编程语言，需要至少掌握两门， Python 和 C++。工作中，Python 主要用于处理数据、算法调研、模型训练的工作，而 C++ 则是负责工程落地。

3、算法基础

深度学习是现在的算法工程师绕不开的一个子领域，是机器学习的子集。

4、实战

算法工程师的岗位竞争也比较激烈的，为了在茫茫人海中脱颖而出，需要以团队或个人的形式，独立完成一些项目，只有这样，才能更具竞争力。