我用c++写了一个程序来寻找ab = C的所有解,其中a, b和C一起使用所有的数字0-9,只使用一次。程序循环遍历a和b的值,并每次对a、b和ab运行数字计数例程,以检查是否满足数字条件。

但是,当ab超出整数限制时,会产生伪解。我最终使用如下代码来检查这个:

unsigned long b, c, c_test;
...
c_test=c*b;         // Possible overflow
if (c_test/b != c) {/* There has been an overflow*/}
else c=c_test;      // No overflow

是否有更好的方法来测试溢出?我知道有些芯片有一个内部标志,在溢出发生时设置,但我从未见过通过C或c++访问它。


注意,有符号int溢出在C和c++中是未定义的行为,因此您必须在不实际引起它的情况下检测它。对于加法前的有符号整型溢出,请参见在C/ c++中检测有符号溢出。


当前回答

I see that a lot of people answered the question about overflow, but I wanted to address his original problem. He said the problem was to find ab=c such that all digits are used without repeating. Ok, that's not what he asked in this post, but I'm still think that it was necessary to study the upper bound of the problem and conclude that he would never need to calculate or detect an overflow (note: I'm not proficient in math so I did this step by step, but the end result was so simple that this might have a simple formula).

重点是问题要求的a b c的上限是98.765.432。不管怎样,先把问题分成琐碎部分和非琐碎部分:

X0 == 1(9、8、7、6、5、4、3、2的所有排列都是解) X1 == x(无解) 0b == 0(不可能解) 1b == 1(无解) Ab, a > 1, b > 1(非平凡)

Now we just need to show that no other solution is possible and only the permutations are valid (and then the code to print them is trivial). We go back to the upper bound. Actually the upper bound is c ≤ 98.765.432. It's the upper bound because it's the largest number with 8 digits (10 digits total minus 1 for each a and b). This upper bound is only for c because the bounds for a and b must be much lower because of the exponential growth, as we can calculate, varying b from 2 to the upper bound:

    9938.08^2 == 98765432
    462.241^3 == 98765432
    99.6899^4 == 98765432
    39.7119^5 == 98765432
    21.4998^6 == 98765432
    13.8703^7 == 98765432
    9.98448^8 == 98765432
    7.73196^9 == 98765432
    6.30174^10 == 98765432
    5.33068^11 == 98765432
    4.63679^12 == 98765432
    4.12069^13 == 98765432
    3.72429^14 == 98765432
    3.41172^15 == 98765432
    3.15982^16 == 98765432
    2.95305^17 == 98765432
    2.78064^18 == 98765432
    2.63493^19 == 98765432
    2.51033^20 == 98765432
    2.40268^21 == 98765432
    2.30883^22 == 98765432
    2.22634^23 == 98765432
    2.15332^24 == 98765432
    2.08826^25 == 98765432
    2.02995^26 == 98765432
    1.97741^27 == 98765432

注意,例如最后一行:它说1.97^27 ~98M。因此,例如,1^27 == 1和2^27 == 134.217.728,这不是一个解决方案,因为它有9位数字(2 > 1.97,所以它实际上比应该测试的要大)。可以看到,用于测试a和b的组合非常小。对于b == 14,我们需要尝试2和3。对于b == 3,我们从2开始,到462结束。结果均小于~98M。

现在只需测试以上所有的组合,找出不重复任何数字的组合:

    ['0', '2', '4', '5', '6', '7', '8'] 84^2 = 7056
    ['1', '2', '3', '4', '5', '8', '9'] 59^2 = 3481
    ['0', '1', '2', '3', '4', '5', '8', '9'] 59^2 = 3481 (+leading zero)
    ['1', '2', '3', '5', '8'] 8^3 = 512
    ['0', '1', '2', '3', '5', '8'] 8^3 = 512 (+leading zero)
    ['1', '2', '4', '6'] 4^2 = 16
    ['0', '1', '2', '4', '6'] 4^2 = 16 (+leading zero)
    ['1', '2', '4', '6'] 2^4 = 16
    ['0', '1', '2', '4', '6'] 2^4 = 16 (+leading zero)
    ['1', '2', '8', '9'] 9^2 = 81
    ['0', '1', '2', '8', '9'] 9^2 = 81 (+leading zero)
    ['1', '3', '4', '8'] 3^4 = 81
    ['0', '1', '3', '4', '8'] 3^4 = 81 (+leading zero)
    ['2', '3', '6', '7', '9'] 3^6 = 729
    ['0', '2', '3', '6', '7', '9'] 3^6 = 729 (+leading zero)
    ['2', '3', '8'] 2^3 = 8
    ['0', '2', '3', '8'] 2^3 = 8 (+leading zero)
    ['2', '3', '9'] 3^2 = 9
    ['0', '2', '3', '9'] 3^2 = 9 (+leading zero)
    ['2', '4', '6', '8'] 8^2 = 64
    ['0', '2', '4', '6', '8'] 8^2 = 64 (+leading zero)
    ['2', '4', '7', '9'] 7^2 = 49
    ['0', '2', '4', '7', '9'] 7^2 = 49 (+leading zero)

没有一个匹配问题(这也可以通过缺少'0','1',…“9”)。

下面是解决该问题的示例代码。还要注意,这是用Python编写的,不是因为它需要任意精确整数(代码不会计算任何大于9800万的数字),而是因为我们发现测试的数量非常少,所以我们应该使用高级语言来利用其内置的容器和库(还要注意:代码有28行)。

    import math

    m = 98765432
    l = []
    for i in xrange(2, 98765432):
        inv = 1.0/i
        r = m**inv
        if (r < 2.0): break
        top = int(math.floor(r))
        assert(top <= m)

        for j in xrange(2, top+1):
            s = str(i) + str(j) + str(j**i)
            l.append((sorted(s), i, j, j**i))
            assert(j**i <= m)

    l.sort()
    for s, i, j, ji in l:
        assert(ji <= m)
        ss = sorted(set(s))
        if s == ss:
            print '%s %d^%d = %d' % (s, i, j, ji)

        # Try with non significant zero somewhere
        s = ['0'] + s
        ss = sorted(set(s))
        if s == ss:
            print '%s %d^%d = %d (+leading zero)' % (s, i, j, ji)

其他回答

不能从C/ c++中访问溢出标志。

有些编译器允许你在代码中插入陷阱指令。在GCC上,选项是-ftrapv。

唯一可移植且与编译器无关的事情是自己检查溢出。就像你的例子一样。

但是,使用最新的GCC, -ftrapv似乎在x86上什么都不做。我猜这是一个旧版本的残余,或者特定于其他一些架构。我曾期望编译器在每次添加后插入一个INTO操作码。不幸的是,它不能这样做。

为了扩展Head Geek的答案,有一种更快的方法来执行addition_is_safe;

bool addition_is_safe(unsigned int a, unsigned int b)
{
    unsigned int L_Mask = std::numeric_limits<unsigned int>::max();
    L_Mask >>= 1;
    L_Mask = ~L_Mask;

    a &= L_Mask;
    b &= L_Mask;

    return ( a == 0 || b == 0 );
}

这使用了机器架构安全,64位和32位无符号整数仍然可以正常工作。基本上,我创建了一个掩码,它将屏蔽除最重要的位外的所有内容。然后,对两个整数进行掩码,如果其中任何一个没有设置该位,则加法是安全的。

如果在某个构造函数中预初始化掩码,这将更快,因为它永远不会改变。

这取决于你用它来做什么。 执行无符号长(DWORD)加法或乘法时,最佳解决方案是使用ULARGE_INTEGER。

ULARGE_INTEGER是一个由两个dword组成的结构。全部价值 可以访问为“QuadPart”,而高DWORD访问 作为“HighPart”,低DWORD作为“LowPart”访问。

例如:

DWORD
My Addition(DWORD Value_A, DWORD Value_B)
{
    ULARGE_INTEGER a, b;

    b.LowPart = Value_A;  // A 32 bit value(up to 32 bit)
    b.HighPart = 0;
    a.LowPart = Value_B;  // A 32 bit value(up to 32 bit)
    a.HighPart = 0;

    a.QuadPart += b.QuadPart;

    // If  a.HighPart
    // Then a.HighPart contains the overflow (carry)

    return (a.LowPart + a.HighPart)

    // Any overflow is stored in a.HighPart (up to 32 bits)

这里有一个“不可移植”的解决方案。Intel x86和x64 cpu有所谓的eflags寄存器,在每次整数算术运算后由处理器填充。我将跳过这里的详细描述。相关的标志是“溢出”标志(掩码0x800)和“携带”标志(掩码0x1)。为了正确地解释它们,应该考虑操作数是有符号类型还是无符号类型。

下面是一个从C/ c++中检查标志的实用方法。下面的代码可以在Visual Studio 2005或更新版本(32位和64位)上运行,也可以在GNU C/ c++ 64位上运行。

#include <cstddef>
#if defined( _MSC_VER )
#include <intrin.h>
#endif

inline size_t query_intel_x86_eflags(const size_t query_bit_mask)
{
    #if defined( _MSC_VER )

        return __readeflags() & query_bit_mask;

    #elif defined( __GNUC__ )
        // This code will work only on 64-bit GNU-C machines.
        // Tested and does NOT work with Intel C++ 10.1!
        size_t eflags;
        __asm__ __volatile__(
            "pushfq \n\t"
            "pop %%rax\n\t"
            "movq %%rax, %0\n\t"
            :"=r"(eflags)
            :
            :"%rax"
            );
        return eflags & query_bit_mask;

    #else

        #pragma message("No inline assembly will work with this compiler!")
            return 0;
    #endif
}

int main(int argc, char **argv)
{
    int x = 1000000000;
    int y = 20000;
    int z = x * y;
    int f = query_intel_x86_eflags(0x801);
    printf("%X\n", f);
}

如果操作数相乘而没有溢出,则query_intel_eflags(0x801)将得到0的返回值,即既没有设置进位标志,也没有设置溢出标志。在提供的main()示例代码中,发生溢出,并且两个标志都被设置为1。这个检查并不意味着任何进一步的计算,所以它应该相当快。

CERT开发了一种新方法,使用“as-if”无限范围(AIR)整数模型来检测和报告有符号整数溢出、无符号整数包装和整数截断。CERT已经发布了一份描述该模型的技术报告,并生成了一个基于GCC 4.4.0和GCC 4.5.0的工作原型。

AIR整数模型产生的值与使用无限范围整数所获得的值相等,或者导致违反运行时约束。与之前的整数模型不同,AIR整数不需要精确的陷阱,因此不会破坏或抑制大多数现有的优化。