### 百度API生成短链代码解析 #### 一、背景与目的 在互联网应用中，长链接往往显得不够简洁且占用空间较大，特别是在社交媒体、短信等限制字符数量的平台上，使用长链接会大大降低用户体验。因此，将长链接转换为短链接的需求应运而生。百度提供的短链服务API允许开发者通过简单的接口调用将长链接转换成更简短的形式，便于分享和传播。 #### 二、核心功能实现 ##### 1. 关键概念 - **长链接**：原始的、完整的网络资源地址。 - **短链接**：经过特定算法处理后的、较短形式的网络资源地址，通常用于替代长链接进行分享。 - **API**：应用程序编程接口（Application Programming Interface），一组定义软件组件如何交互的规则和协议。 ##### 2. 实现逻辑 本代码示例展示了如何利用C#语言调用百度短链服务API实现长链接到短链接的转换。 ```csharp public string GetTinyUrl(string strLongUrl) { try { byte[] postData = Encoding.UTF8.GetBytes("url=" + strLongUrl); var url = "http://dwz.cn/create.php"; var client = new WebClient(); client.Headers.Add("Content-Type", "application/x-www-form-urlencoded"); byte[] responseData = client.UploadData(url, "POST", postData); var result = Encoding.UTF8.GetString(responseData); IDictionary dicResult = ParseSinge(result); return dicResult["tinyurl"].Replace("\\", ""); } catch (Exception) { return ""; } } ``` ##### 3. 代码解析 - **参数传递**：函数`GetTinyUrl`接受一个字符串参数`strLongUrl`，表示待转换的长链接。 - **数据编码**：使用UTF-8编码将长链接字符串转换为字节数组`postData`。 - **HTTP请求**：通过`WebClient`对象发送POST请求到百度短链服务的指定URL（`http://dwz.cn/create.php`）。 - **响应处理**：获取服务器返回的数据，并将其转换为字符串`result`。 - **结果解析**：调用`ParseSinge`方法解析返回的JSON格式数据，提取出短链接信息。 - **返回值**：返回转换后的短链接字符串。 ##### 4. JSON解析方法 为了从百度短链服务返回的JSON格式数据中提取出短链接信息，需要编写一个专门的解析方法： ```csharp public IDictionary ParseSinge(string pJsonStr) { if (pJsonStr.Trim().Length == 0 || pJsonStr.IndexOf("{") == -1 || pJsonStr.IndexOf("}") == -1) return null; StringBuilder sb = new StringBuilder(pJsonStr); // 去除{} sb.Remove(0, 1); sb.Remove(sb.Length - 1, 1); string[] arr = sb.ToString().Split(new string[] { "," }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries); if (arr == null || arr.Length == 0) return null; Dictionary dic = new Dictionary(); string[] brr = null; foreach (string str in arr) { brr = str.Split(new char[] { ':' }, 2); dic.Add(brr[0].Replace("\"", ""), brr[1].Replace("\"", "")); } return dic; } ``` - **输入验证**：首先对输入的JSON字符串进行简单校验，确保其格式正确。 - **去除括号**：由于JSON字符串是以大括号`{}`包围的，这里需要先去除这两个符号。 - **分割键值对**：使用逗号`,`作为分隔符，将字符串分割成多个键值对。 - **键值对存储**：遍历分割后的键值对，进一步使用冒号`:`将其拆分为键和值两部分，并存储到字典中。 #### 三、应用场景 - **社交平台**：用户分享链接时，自动将长链接转换为短链接，提高分享效率。 - **移动应用**：APP内部跳转或分享链接时，使用短链接减少占用空间。 - **广告推广**：营销活动中使用短链接，便于追踪点击量等统计信息。 - **文本消息**：短信或邮件中插入短链接，方便接收者快速访问目标页面。 #### 四、注意事项 - **安全性考虑**：虽然短链接便于分享，但也存在一定的安全风险。建议使用可信的服务提供商，并对生成的短链接进行审核。 - **兼容性测试**：确保短链接在不同设备和浏览器上都能正常访问。 - **错误处理**：在实际应用中，需要对可能出现的各种异常情况进行妥善处理，如网络连接失败、服务器无响应等。 通过以上分析可以看出，利用百度短链服务API可以方便地实现长链接到短链接的转换，极大地提高了链接分享的便捷性和用户体验。同时，需要注意在实际应用中的一些细节问题，确保系统的稳定性和安全性。

连通子图个数Tanner图中的渐进边增长算法 查看 概括 众所周知，LDPC（低密度奇偶校验）码在接近容量的性能和低复杂度迭代解码方面非常强大。 但是这个代码系列的主要解码算法（信念传播、消息​​传递......）在很大程度上取决于奇偶校验矩阵中缺少短周期。 在这个项目中，实现并模拟了由 Xiao-Yu Hu、Evangelos Eleftheriou 和 Dieter M. Arnold 的渐进边增长 (PEG) 算法，这是一种构建具有大周长（长度）的 Tanner 图的贪婪（次优）方法周期最短）。 相关论文可以在 IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 2 的标题“Regular and Irregular Progressive Edge-Growth Tanner Graphs”中找到。 51, No. 1, 2005 年 1 月。 Tanner 图表示和短周期的重要性 名称 LDPC 来自代码奇偶校验矩阵的特性，与 0 相比，它包含的 1 数量明显较少。 具有这种奇偶校验矩阵的优点以各种方式表现出来。 首先，降低了矩阵乘法运

最近自己在网上搜了很多资料，发现很多的红外解码，关于重码的处理的代码很少，分享一下红外解码包括重码的处理。 使用单片机：EN8F156 功能说明：红外遥控器解码，只使用定时器T0定时100us进行按键解码，处理按键短按与长按，将解码的数据通过串口打印。 /*************************************** 功能说明：红外遥控器解码，定时器T0定时100us进行按键解码，处理按键短按与长按，串口打印解码数据。 ****************************************/ #include SYSCFG.h #define uchar 本文主要介绍如何使用8位单片机EN8F156仅通过一个定时器T0实现红外遥控器的解码，同时处理按键的短按和长按事件，并通过模拟串口打印解码出的数据。红外遥控器解码是电子设备控制领域的一个常见应用，它允许用户通过遥控器对设备进行远程操作。 单片机EN8F156的定时器T0被设置为每隔100us进行一次中断，这个间隔时间对于红外遥控信号的解析非常关键。红外遥控信号通常由一系列的高电平和低电平脉冲组成，这些脉冲编码了不同的按键信息。通过精确地测量这些脉冲的长度，可以解码出遥控器发送的指令。 在这个设计中，定义了一些关键变量用于存储解码过程中的信息。例如，`Receive_Count`记录接收的脉冲数，`Low_Level_Time`和`High_Level_Time`分别记录低电平和高电平的时间，`UserCode_High`和`UserCode_Low`用于存储用户码的高位和低位，`Data_Code`用于存放数据码，而`Repeat_Count`用于统计重码出现的次数。此外，还有一系列的标志位，如`Data_Receive_Flag`、`Begin_Flag`等，用来标记解码的不同阶段和状态。 在初始化过程中，单片机的系统时钟被设置为2MHz，这对于定时器T0的精度非常重要。同时，红外输入端口IR_PIN（这里为PA2）被配置为输入模式，串口发射端口PIN_TX（这里为PC0）被配置为输出模式，以实现数据的串口通信。 中断服务程序ISR主要处理定时器T0的中断，当检测到红外输入端口的电平变化时，会根据当前的解码状态执行相应的操作。例如，如果检测到的是低电平，且已经找到了同步码（即`Data_Receive_Flag==1`），那么就会开始记录低电平的持续时间，这有助于区分不同类型的脉冲，从而解码出按键信息。 对于按键的短按和长按处理，可以通过设定一个阈值来判断。例如，如果连续接收到的信号在一定时间内没有变化，可能就表示用户持续按下某个按键，这就构成了长按；反之，如果信号在短时间内频繁变化，则表示用户快速按下并释放按键，即短按。 解码出的数据会通过模拟串口打印出来。在单片机中，模拟串口通常是指使用GPIO引脚模拟UART接口，实现与外部设备的通信，如电脑的串口调试助手。这种方式简化了硬件设计，但可能需要更复杂的软件协议来确保数据的正确传输。 这个设计巧妙地利用了一个定时器和一些基本的逻辑判断来实现红外遥控的解码，同时也考虑了重码的处理，提高了解码的可靠性。通过串口通信，可以方便地将解码结果输出，便于调试和分析。这样的实现方式在资源有限的8位单片机中是相当经济和实用的。

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Dijkstra算法和图结构表示 Dijkstra算法是一种常用的图搜索算法，用于计算图中的一条最短路径。该算法的主要思想是从图的某个顶点出发，逐步扩展到其他顶点，直到找到目标顶点的最短路径。 在本节中，我们将详细讲述Dijkstra算法的实现过程，并提供C#语言的代码实现。 我们需要了解图的基本概念。图是一种非线性数据结构， 由顶点和边组成。图可以用来表示各种复杂关系，例如社交网络、交通网络、计算机网络等。 图的表示方法有多种，常见的有邻接矩阵方法、邻接表方法和邻接数组方法。其中，邻接矩阵方法将图表示为一个矩阵，其中每个元素表示两个顶点之间的边的存在性和权重。邻接表方法将图表示为一个表，其中每个顶点对应一个列表，列表中存储了该顶点的邻接顶点。邻接数组方法将图表示为一个数组，其中每个元素表示一个顶点的邻接顶点。 在Dijkstra算法中，我们使用邻接矩阵方法来表示图。该方法可以快速地计算图中的最短路径。 下面是Dijkstra算法的实现代码： ```csharp static public int[] Dijkstra(int[,] matrix, int start) { int n = matrix.GetUpperBound(0) + 1; // 顶点数目 = 最大下标 +1 if (start >= n || n < 2 || n != matrix.GetUpperBound(1) + 1) return null; bool[] final = new bool[n]; // 是否找到最短距离 int[] distance = new int[n]; // 当前最短距离 for (int i = 0; i < n; i++) { final[i] = false; distance[i] = matrix[start, i]; if (distance[i] == 0) distance[i] = int.MaxValue; } final[start] = true; distance[start] = 0; for (int i = 0; i < n; i++) { int pos = -1, min = int.MaxValue; // 寻找最小值 for (int j = 0; j < n; j++) { if (!final[j] && (pos < 0 || distance[j] < min)) { pos = j; min = distance[j]; } } if (pos < 0) break; final[pos] = true; // 修改距离 for (int j = 0; j < n; j++) { if (!final[j] && matrix[pos, j] != 0 && min + matrix[pos, j] < distance[j]) { distance[j] = min + matrix[pos, j]; } } } return distance; } ``` 该算法的主要思想是从图的某个顶点出发，逐步扩展到其他顶点，直到找到目标顶点的最短路径。在算法的实现过程中，我们使用了三个数组：final数组用于标记已经找到最短距离的顶点，distance数组用于存储当前最短距离，paths数组用于存储顶点的邻接顶点。 在算法的第一步，我们初始化final数组和distance数组。然后，我们使用循环来寻找图中的最短路径。在每次循环中，我们寻找当前最小的距离，并将其标记为已经找到最短距离的顶点。我们返回最短路径的结果。 Dijkstra算法是一种高效的图搜索算法，广泛应用于计算机科学和其他领域中。

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【弗洛伊德算法】是图论中的一个经典算法，主要用于求解图中所有顶点对之间的最短路径。在数学建模中，这个算法常常被用来解决实际问题，例如交通网络规划、通信网络优化等，它能有效地找出两点间的最短路径，尤其在面对含有负权边的图时，其优势更为明显。本篇将详细介绍弗洛伊德算法的原理、实现过程以及在Matlab中的应用。 弗洛伊德算法的基本思想是动态规划，它通过逐步扩大搜索范围，逐步更新每对顶点之间的最短路径。算法的核心在于每次尝试通过中间节点来缩短两个顶点之间的距离，迭代直至所有可能的中间节点都被考虑过。具体步骤如下： 1. 初始化：根据给定的图（通常表示为邻接矩阵或邻接表），初始化每个顶点对的最短路径。对于无向图，对角线元素为0，表示顶点到自身的路径长度为0；非对角线元素为图中边的权重，表示两个顶点之间的直接路径长度。 2. 动态规划：对于每一对顶点i和j，遍历所有中间节点k，检查是否存在更短的路径，即d[i][j] > d[i][k] + d[k][j]，如果存在，则更新d[i][j] = d[i][k] + d[k][j]。这里的d[i][j]表示顶点i到顶点j的最短路径长度。 3. 循环：重复步骤2，直到遍历完所有顶点，此时得到的d矩阵中的每个元素都表示对应顶点对的最短路径长度。 在Matlab中实现弗洛伊德算法，可以利用其强大的数组运算能力。创建邻接矩阵表示图，然后通过嵌套循环进行动态规划更新。以下是一个简化的Matlab代码示例： ```matlab function shortestPaths = floydWarshall(graph) n = size(graph, 1); % 获取图的顶点数量 shortestPaths = graph; % 初始化最短路径矩阵 for k = 1:n for i = 1:n for j = 1:n if shortestPaths(i, j) > shortestPaths(i, k) + shortestPaths(k, j) shortestPaths(i, j) = shortestPaths(i, k) + shortestPaths(k, j); end end end end end ``` 在实际的数学建模问题中，我们可能需要将这个算法与其他工具结合，如读取和处理数据、可视化结果等。例如，可以使用Matlab的`load`函数读取图的数据，`plot`函数绘制最短路径图，或者`disp`函数显示最短路径长度。 总结，弗洛伊德算法是解决图论中最短路径问题的有效方法，尤其适用于存在负权边的情况。在Matlab中，我们可以轻松实现并应用于各种数学建模场景，以解决实际问题。通过学习和掌握弗洛伊德算法，我们可以更好地理解和解决涉及网络优化的问题。在"清风数学建模"的19集中，你将深入了解到这一算法的详细解释和实例应用，这对于提升数学建模能力是非常有帮助的。