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。
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一种简单的方法是重写所有操作符(特别是+和*)，并在执行操作之前检查是否有溢出。
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一种简单的方法是重写所有操作符(特别是+和*)，并在执行操作之前检查是否有溢出。
另一个有趣的工具是IOC: C/ c++的整数溢出检查器。
这是一个修补过的Clang编译器，它在编译时向代码添加检查。
输出如下所示:
CLANG ARITHMETIC UNDEFINED at <add.c, (9:11)> :
Op: +, Reason : Signed Addition Overflow,
BINARY OPERATION: left (int32): 2147483647 right (int32): 1
内联程序集允许您直接检查溢出位。如果你打算使用c++，你真的应该学习汇编。
这里有一个非常快速的方法来检测溢出，至少是加法，这可能会为乘法、除法和乘方提供线索。
其思想是，正是因为处理器会让值归零，而C/ c++是从任何特定的处理器抽象出来的，你可以:
uint32_t x, y;
uint32_t value = x + y;
bool overflow = value < (x | y);
这既确保了如果一个操作数为零，另一个操作数为零，则不会错误地检测到溢出，而且比前面建议的许多NOT/XOR/ and /test操作要快得多。
正如所指出的，这种方法虽然比其他更精细的方法更好，但仍然是可优化的。以下是包含优化的原始代码的修订:
uint32_t x, y;
uint32_t value = x + y;
const bool overflow = value < x; // Alternatively "value < y" should also work
一种更有效、更廉价的检测乘法溢出的方法是:
uint32_t x, y;
const uint32_t a = (x >> 16U) * (y & 0xFFFFU);
const uint32_t b = (x & 0xFFFFU) * (y >> 16U);
const bool overflow = ((x >> 16U) * (y >> 16U)) +
(a >> 16U) + (b >> 16U);
uint32_t value = overflow ? UINT32_MAX : x * y;
这将导致UINT32_MAX溢出，或乘法的结果。在这种情况下，允许对有符号整数进行乘法运算是严格未定义的行为。
值得注意的是，这使用部分Karatsuba方法乘法分解来计算64位乘法的高32位，以检查是否应该设置它们中的任何一个，以了解32位乘法是否溢出。
如果使用c++，你可以把这个转换成一个简洁的小lambda来计算溢出，这样检测器的内部工作就被隐藏了:
uint32_t x, y;
const bool overflow
{
[](const uint32_t x, const uint32_t y) noexcept -> bool
{
const uint32_t a{(x >> 16U) * uint16_t(y)};
const uint32_t b{uint16_t(x) * (y >> 16U)};
return ((x >> 16U) * (y >> 16U)) + (a >> 16U) + (b >> 16U);
}(x, y)
};
uint32_t value{overflow ? UINT32_MAX : x * y};
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)
