适用于n=[0..2^31-1]

int f(int n) {
  if (n & (1 << 31)) // highest bit set?
    return -(n & ~(1 << 31)); // return negative of original n
  else
    return n | (1 << 31); // return n with highest bit set
}

int f(int n)
{
   static int x = 0;
   result = -x;
   x = n;
   return result;
}

这是一个带有否定的单条目FIFO。当然，它不适用于最大负数。

看起来很简单。

<script type="text/javascript">
function f(n){
    if (typeof n === "string") {
        return parseInt(n, 10)
    }
    return (-n).toString(10);
}

alert(f(f(1)));
</script>

这将在非常广泛的数字范围内发挥作用：

    static int f(int n)
    {
        int lastBit = int.MaxValue;
        lastBit++;
        int secondLastBit = lastBit >> 1;
        int tuple = lastBit | secondLastBit;
        if ((n & tuple) == tuple)
            return n + lastBit;
        if ((n & tuple) == 0)
            return n + lastBit;
        return -(n + lastBit);
    }

我最初的方法是使用最后一位作为检查位，以了解我们在第一次或第二次调用中的位置。基本上，我会在第一次调用后将此位设置为1，以向第二次调用发出第一次调用已经通过的信号。但是，这种方法被负数所击败，负数的最后一位在第一次调用期间已经到达1。

同样的理论适用于大多数负数的倒数第二位。但是，通常发生的情况是，大多数情况下，最后一位和第二位是相同的。它们要么都是负数的1，要么都是正数的0。

所以我的最后一个方法是检查它们是否都是1或都是0，这意味着在大多数情况下这是第一次调用。如果最后一位与第二个最后一位不同，那么我假设我们在第二次调用，然后简单地重新反转最后一位。显然，对于使用最后两位的非常大的数字来说，这不起作用。但是，它再次适用于非常广泛的数字。

const unsigned long Magic = 0x8000000;

unsigned long f(unsigned long n)
{    
    if(n > Magic )
    {
        return Magic - n;
    }

    return n + Magic;
} 

0~2^31

这对所有负数都是正确的。

    f(n) = abs(n)

因为两个互补整数的负数比正数多一个，所以f（n）=abs（n）比f（n（n）=n>0-n：n溶液，与f（n）=-abs（n）相同。一个接一个…：D

更新

不，这对一个以上的案例无效，因为我刚从李布的评论中认识到。。。abs（Int.Min）将溢出。。。

我也想过使用mod 2信息，但得出的结论是，它不起作用。。。到早期。如果操作正确，它将适用于除Int.Min之外的所有数字，因为这将溢出。

更新

我玩了一段时间，寻找一个很好的位操作技巧，但我找不到一个很不错的单行线，而mod 2解决方案适合一个。

    f(n) = 2n(abs(n) % 2) - n + sgn(n)

在C#中，这变成了以下内容：

public static Int32 f(Int32 n)
{
    return 2 * n * (Math.Abs(n) % 2) - n + Math.Sign(n);
}

要使其适用于所有值，必须将Math.Abs（）替换为（n>0）+n：-n，并将计算包含在未选中的块中。然后，您甚至可以像未检查的否定一样将Int.Min映射到自身。

更新

受另一个答案的启发，我将解释函数是如何工作的，以及如何构造这样的函数。

让我们从头开始。函数f被重复应用于给定值n，产生一系列值。

    n => f(n) => f(f(n)) => f(f(f(n))) => f(f(f(f(n)))) => ...

这个问题要求f（f（n））=-n，即f的两个连续应用否定这个论点。另外两次应用f-总共四次-再次否定论点，再次产生n。

    n => f(n) => -n => f(f(f(n))) => n => f(n) => ...

现在有一个明显的长度为4的循环。代入x=f（n），并注意所获得的方程式f（f（f）n））=f（f f（x））=-x成立，得出以下结果。

    n => x => -n => -x => n => ...

所以我们得到一个长度为4的循环，有两个数字，两个数字被取反。如果将循环想象为矩形，则取反的值位于相反的角落。

构建这样一个循环的许多解决方案之一是从n开始的以下方法。

 n                 => negate and subtract one
-n - 1 = -(n + 1)  => add one
-n                 => negate and add one
 n + 1             => subtract one
 n

一个具体的例子是这样一个循环：+1＝＞-2＝＞-1＝＞+2＝＞+1。我们快完成了。注意到所构造的循环包含一个奇数正数，它的偶数后继数，并且两个数都是负数，我们可以很容易地将整数划分为许多这样的循环（2^32是四的倍数），并找到了满足条件的函数。

但我们有一个零的问题。循环必须包含0=>x=>0，因为零对自身求反。因为循环状态已经是0=>x，所以它遵循0=>x=>0=>x。这只是一个长度为2的循环，x在两次应用后变为自身，而不是变为-x。幸运的是，有一个案例解决了这个问题。如果X等于零，我们得到一个长度为1的循环，它只包含零，我们解决了这个问题，得出结论，零是f的不动点。

完成？几乎我们有2^32个数字，零是留下2^32-1个数字的固定点，我们必须将这个数字分成四个数字的循环。糟糕的是，2^32-1不是四的倍数-在任何长度为四的循环中都会保留三个数字。

我将使用范围从-4到+3的较小的3位带符号iteger集来解释解决方案的其余部分。我们用零结束了。我们有一个完整的循环+1=>-2=>-1=>+2=>+1。现在让我们构建从+3开始的循环。

    +3 => -4 => -3 => +4 => +3

出现的问题是+4不能表示为3位整数。我们可以通过将-3减为+3来获得+4，这仍然是一个有效的3位整数，但然后将1加上+3（二进制011）得到100个二进制。它被解释为无符号整数，它是+4，但我们必须将它解释为有符号整数-4。因此实际上，本例中的-4或一般情况下的Int.MinValue是整数算术否定的第二个不动点-0和Int.MinValue映射到它们自己。所以循环实际上如下。

    +3 =>    -4 => -3 => -4 => -3

这是一个长度为2的循环，另外+3通过-4进入循环。因此，-4在两个函数应用程序之后正确映射到自身，+3在两个功能应用程序之后被正确映射到-3，但-3在两个应用程序之后错误映射到自身。

所以我们构造了一个函数，它适用于除1以外的所有整数。我们能做得更好吗？不，我们不能。为什么？我们必须构造长度为4的循环，并且能够覆盖多达四个值的整个整数范围。剩下的值是必须映射到自身的两个固定点0和Int.MinValue，以及必须由两个函数应用程序相互映射的两个任意整数x和-x。

为了将x映射到-x，反之亦然，它们必须形成一个四循环，并且必须位于该循环的相对角。因此，0和Int.MinValue也必须位于相反的角落。这将正确映射x和-x，但在两个函数应用程序之后交换两个固定点0和Int.MinValue，并留下两个失败的输入。因此，不可能构造一个适用于所有值的函数，但我们有一个适用所有值（除了一个值）的函数，这是我们所能达到的最佳效果。