二分查找。例如前文查字典的例子，我们可以将字典中的所有字按照拼音顺序存储在数组中，然后使用与日常 查纸质字典相同的“翻开中间，排除一半”的方式，来实现一个查电子字典的算法。 深度学习。神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式构建 的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 4. 数组与链表 hello‑algo.com 48 4.2. 链表 � 引言

Logan Web 选择了 AES-128-CTR 结合 RSA-1024 的混合加密模式。在存储每 条具有私密性的日志前都会经历以下加密流程： a. 准备对称密钥与初始向量：随机产生 AES 对称密钥 AES Key 及初始向量 IV。 b. 对称加密：使用 AES Key 及 IV 对日志明文进行 AES-CTR 对称加密，得 到日志密文。 c. 非对称加密 AES Key：使用 RSA AES Key 密文。该 RSA 公钥与服务器端的私钥是成套的，只有该私钥可以 264 > 美团 2020 技术年货 解开该 AES Key 密文，从而解开日志密文。 d. 包装数据：将以上初始向量、日志密文与 AES Key 密文包装成一条日志对 象，随后存储落地。 3.4 上报的触发机制 用户端的日志上报触发机制一般分为两大类： ● 用户主动触发。优点是上报的日志能够对应到用户反馈的个案；缺点是存在交

查找表：当需要快速查找一个元素或其对应关系时，可以使用数组作为查找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射，则可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，图的邻接矩阵表示实

查找表：当需要快速查找一个元素或其对应关系时，可以使用数组作为查找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射，则可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，图的邻接矩阵表示实

系时，可以使用数组作为查找 表。假如我们想要实现字符到 ASCII 码的映射，则可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存 放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，图的邻接矩阵表示实

查找表：当需要快速查找一个元素或其对应关系时，可以使用数组作为查找表。假如我们想实现字符到 ASCII 码的映射，则可以将字符的 ASCII 码值作为索引，对应的元素存放在数组中的对应位置。 ‧ 机器学习：神经网络中大量使用了向量、矩阵、张量之间的线性代数运算，这些数据都是以数组的形式 构建的。数组是神经网络编程中最常使用的数据结构。 ‧ 数据结构实现：数组可以用于实现栈、队列、哈希表、堆、图等数据结构。例如，图的邻接矩阵表示实

查詢表：當需要快速查詢一個元素或其對應關係時，可以使用陣列作為查詢表。假如我們想實現字元到 ASCII 碼的對映，則可以將字元的 ASCII 碼值作為索引，對應的元素存放在陣列中的對應位置。 ‧ 機器學習：神經網路中大量使用了向量、矩陣、張量之間的線性代數運算，這些資料都是以陣列的形式 構建的。陣列是神經網路程式設計中最常使用的資料結構。 ‧ 資料結構實現：陣列可以用於實現堆疊、佇列、雜湊表、堆積、圖等資料結構。例如，圖的鄰接矩陣表