第510章 幻符號已知,數值排列組合可知


  =數據壓縮算法=符號已知,數值排列組合可知=

  使用帶有位數的方式來實現,比如第一位二進位0,換算為十進位的1;比如第一位二進位3,換算為十進位的4;第二位二進位0,換算為十進位的5;第二位的二進位6,換算為十進位的4;

  第N位;是二進位0時=2N+1;是二進位1時=2N+2;

  1 3 4

  2 5 6

  3 7 8

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  1001000100001換算下來,就是:

  1=4

  0=5

  0=7

  1=10

  0=11

  0=13

  0=15

  1=18

  0=19

  0=21

  0=23

  0=25

  1=26

  4A5B7C(10)A(11)B(13)C(15)A(18)B(19)C(21)A(23)B(25)C(26)

  當A=+加法,B=-減法,C=*乘法時:

  4+5-7*(10)+(11)-(13)*(15)+(18)-(19)*(21)+(23)-(25)*(26)=-1253(優先計算乘法)

  (4+5-7)*(10+11-13)*(15+18-19)*(21+23-25)*(26)= 110656(最後計算乘法,先算加減法)

  當A=+加法,B=*乘法,C=-減法時

  4+5*7-(10)+(11)*(13)-(15)+(18)*(19)-(21)+(23)*(25)-(26)= 1027(優先計算乘法)

  (4+5)*(7-10+11)*(13-15+18)*(19-21+23)*(25-26)=-24192(最後計算乘法,先算加減法)

  當A=*乘法,B=+加法,C=-減法時

  4*5+7-(10)*(11)+(13)-(15)*(18)+(19)-(21)*(23)+(25)-(26)=-805(優先計算乘法)

  4*(5+7-10)*(11+13-15)*(18+19-21)*(23+25-26)= 25344(最後計算乘法,先算加減法)

  當A=*乘法,B=-減法,C=+加法時

  4*5-7+(10)*(11)-(13)+(15)*(18)-(19)+(21)*(23)-(25)+(26)= 845(優先計算乘法)

  4*(5-7+10)*(11-13+15)*(18-19+21)*(23-25+26)= 199680(最後計算乘法,先算加減法)

  當A=-減法,B=+加法,C=*乘法時

  4-5+7*(10)-(11)+(13)*(15)-(18)+(19)*(21)-(23)+(25)*(26)= 1261(優先計算乘法)

  (4-5+7)*(10-11+13)*(15-18+19)*(21-23+25)*(26)= 688896(最後計算乘法,先算加減法)

  當A=-減法,B=*乘法,C=+加法時

  4-5*7+(10)-(11)*(13)+(15)-(18)*(19)+(21)-(23)*(25)+(26)=-1019(優先計算乘法)

  (4-5)*(7+10-11)*(13+15-18)*(19+21-23)*(25+26)=-52020(最後計算乘法,先算加減法)

  當然了,數據壓縮,可最少都是1GB長度的源數據,為了避免篇幅過長,以及作者換算到浪費時間,這裡就只用少量數據來做對比,也就是說,如果是1ZB的數據,那麼就有意思了,(2N+1)和(2N+2)看起來不大,如果是2^10=1024;2^20=1,048,576;2^50=1,125,899,906,842,624;以此類推,當N取值足夠大時,那麼想像一下1,125,899,906,842,624*1,125,899,906,842,625(優先計算乘法);再想像一下(1,125,899,906,842,624+1,125,899,906,842,625-1,125,899,906,842,627)*(1,125,899,906,842,628+1,125,899,906,842,629-1,125,899,906,842,630)= 1.26765060022823E30

  然後在以此類推,當 N個1.???????E??????相乘的時候,結果也是足夠大的,這個時候要怎麼辦呢?

  限制N的最大值,把數據分段,從而避免N取值過大,導致沒必要的運算消耗。

  比如限制N小於50,那麼就是每49位為一個分段;以此類推。

  分段的結果,就是必須要按照分段來分別得出結果,避免分段占用(也就是A分段中,出現過33,而B分段中也出現過33,就導致了分段占用)(當然了,實際使用時,往往需要進行優化,作者這創作的內容,完全是第一代版本,自然語言版本)(眾所周知,第一代版本,往往都是最不穩定的,特別是無中生有的算法什麼的,尤其以沒有發展出V1.版本就發布的作者為甚)。

  算法感覺還能繼續改進。


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