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另外網站取得字串長度(可計算中英文不同長度)- 藍色小舖BlueShop也說明：有任何問題歡迎指正。 static public int StringLength(string str) { byte[] strbytes; int tmpcnt = 0; for (int i = ...
這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
國立交通大學 資訊科學與工程研究所 謝續平所指導 陳仲寬的 自動化二進制程式弱點偵測與修補 （2018），提出java字串長度關鍵因素是什麼，來自於資訊安全、軟體漏洞、程式分析、漏洞修補、釋放後使用漏洞、注入漏洞。
而第二篇論文淡江大學 電機工程學系碩士班 莊博任所指導 凃耘昇的 尋求有效率之資料串流頻繁樣式探勘 （2015），提出因為有 資料串流、頻繁樣式探勘的重點而找出了 java字串長度的解答。
最後網站一維陣列 - Java 學習系列則補充：OUTPUT： a[0]=10 a[1]=20 a[2]=30 字串長度：3. 四、尋找陣列中 ...
APCS 完全攻略：從新手到高手，Python解題必備!
為了解決java字串長度 的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：
＼滿級分快速攻略／ 重點總整理 + 歷次試題解析 ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 ☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 ☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 ☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題
是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 本書的實作題以 Python 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析
、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 Python 語言應試 APCS 的實戰能力。 【目標讀者】 ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 ◆ 對程式語言有興趣的學習者 ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人
自動化二進制程式弱點偵測與修補
為了解決java字串長度 的問題，作者陳仲寬 這樣論述：
軟體漏洞為最嚴重的資訊安全議題之一，來自於軟體漏洞的資安威脅是日益增多，攻擊者可利用軟體漏洞進行系統攻擊。而這些軟體漏洞造成的資安威脅，在軟體廠商修補漏洞並發布修補程式之前，都會曝露在攻擊的威脅下。自動化漏洞偵測與修補可縮短漏洞發現到修補的時間，提升軟體系統安全。本篇論文在二進制程式逆向及自動漏洞發掘修補兩個層面分別提出三項新穎的分析技術。於二進制程式逆向提出程式分析平台、程式控制流程分析及資料結構逆向，這些技術能增加分析的完整性及準確性。而在自動漏洞發掘修補，則提出堆積漏洞評估、堆積漏洞修補及注入漏洞修補三項技術，這些技術可增進分析及修補的效率、準確性及穩定性。二進位程式逆向的首要問題，為
需要一套可擴充並具備多樣化功能的分析平台，以支援各種分析程序。現有系統如：PANDA、DECAF等，缺乏對未文件化、加密的資料結構及擴充指令集的分析，因此不支援較新的Windows 10 x64環境下的資料流追蹤功能，以及動態的記憶體鑑識的功能。因此本論文採用一套半自動化之方式，建構一可支援上述功能之Malware Behavior Analyzer (MBA)程式分析平台。以此為基礎，本論文接著提出程式控制流程分析及資料結構逆向的改進技術。控制流完整性驗證為一加強程式安全之技術，現有技術單純依靠靜態分析或動態分析其一來建構程式控制流，本論文透過結合靜態值-集分析(value set anal
ysis) 及動態符號化分析(concolic execution) 的方式，搜尋出原本動態和動態皆無法找出之控制流，彌補程式控制流程分析的不完整性。在資料結構逆向的部分，現有之作法依賴固定的特徵值或指標引用解析鏈(Pointer Dereference Chain)，來取得記憶體內之語意。DeepMemIntrospect借鑒於卷積神經網路(convolutional neural network)，可不依賴固定的特徵，認出符合資料結構的物件，協助記憶體內容的解析。在記憶體損壞的漏洞偵測與修補上，已有許多針對緩衝區溢出漏洞的研究，因此本研究專注於釋放後使用(Use-After-Free)的漏
洞。堆積漏洞評估系統(Heap Vulnerability Assessment, HVA) 可於二進制程式碼中偵測釋放後使用 漏洞。現有動態分析的方式，如動態符號化分析，存在分析路徑數量劇增問題，HVA 設計一套基於自動機的漏洞模型來表示釋放後使用漏洞以在靜態過濾99\%以上不具漏洞的路徑。接著在利用動態符號化分析來搜索程式中符合模型的路徑，以找熊漏洞並增進整體效能。而後，UAF 漏洞修補系統則可修補UAF漏洞。現有研究Undangle及DangNull由於執行期間追蹤懸置指標資料流動耗費大量時間，因此難以實用。透過在離線環境下探勘恆定的指標引用解析鏈以定位懸置指標(Dangling Poi
nter)。並將找到的指標引用解析鏈植入修補程式，在僅插入少數指令的情況下，完成偵測釋放後使用的漏洞修補，此過程亦會產生修補建議報告供開發人員參考。為確保修補的正確性，此論文亦以正規的方式分析此修補方式的正確性及其適用範疇。此外，由於動態符號化分析較難處理可變長度的資料結構，因此本論文亦利用字串分析的技術，處理網頁應用程式中的注入漏洞。現有研究由於缺乏字元層級的資料追蹤及自動查找注入分隔符(Injected Delimiter)的能力，因此無法準確的修補網頁程式。本研究解決此兩個問題，修補網頁程式漏洞。透過以上技術，可及早發現軟體漏洞並自動進行修補，降低軟體漏洞的威脅。
APCS 完全攻略：從新手到高手，C++ 解題必備!
為了解決java字串長度 的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：
＼滿級分快速攻略／ 重點總整理 + 歷次試題解析 ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 ☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 ☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 ☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式
進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及
程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能力。 【目標讀者】 ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 ◆ 對程式語言有興趣的學習者 ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人
尋求有效率之資料串流頻繁樣式探勘
為了解決java字串長度 的問題，作者凃耘昇 這樣論述：
資料串流探勘(Data stream mining)是現今大數據(Big data)領域的研究主題之一。資料串流指的是日常生活中隨著時間不斷產生的大量資料。例如：每個人上網的點擊串流、感測器產生的資料、購物資料、網路流量資料…等。這些資料串流中隱含著許多有價值的資訊，利用資料探勘(Data mining)的技術，可以分析出針對不同應用之下所需要的結果，最後做出更佳的決策。在資料探勘的領域中，其中有一個主題是頻繁樣式探勘(Frequent pattern mining)。目標是要從資料當中找出哪些樣式出現頻率較高，利用找出來的樣式可以進一步運用。目前在資料串流中找出頻繁樣式的研究領域，針對即時
分析的需求以及爆量資料的問題，近年來有LCSS演算法。它能夠用有限的時間與空間處理Data stream。但是，由於沒有使用較佳的資料結構，使得運算的時間很長。針對這個問題，我們使用較佳的資料結構Trie存取資料。Trie是一個字典排序(Lexicographic)的Tree。因此，在搜尋pattern時，能夠用更少的步驟處理，使得速度能夠有效的提升。此外，LCSS演算法有另外一個問題。當最小支持度(Minimum support threshold)較低時，無法正確的找出頻繁樣式，導致準確率趨近於零。因為LCSS是用有限的空間儲存pattern，當資料較龐大且複雜時，沒有足夠緩衝的空間能夠存
取pattern。為了改善準確率較低的問題，我們提出了Length Skip。犧牲Long frequent pattern，將運算資源集中在Short frequent pattern，使其準確率提高。Length Skip是在處理Data stream的過程中，使用滑動視窗(Sliding Window)保持最新的10K筆資料。每到達Check point時，利用Sliding window內的data計算準確率。若準確率很低，計算出恰當的X限制pattern長度。使得長度1~X的pattern有更充裕的空間可以存取Summary，有效提高準確率。實驗結果證實，使用Trie存取patter
n能夠用較少的步驟處理完畢，大幅減少執行時間。在改善準確率方面，有效的使用Sliding window分析準確率，並計算出恰當的X限制長度。避免過多的Long pattern充斥在Summary之中，進而大大地提升了準確率。