对于无符号整数，只需检查结果是否小于其中一个参数:

unsigned int r, a, b;
r = a + b;
if (r < a)
{
    // Overflow
}

对于有符号整数，可以检查参数和结果的符号。

不同符号的整数不能溢出，相同符号的整数只有在结果为不同符号时才会溢出:

signed int r, a, b, s;
r = a + b;
s = a>=0;
if (s == (b>=0) && s != (r>=0))
{
    // Overflow
}

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)

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。

如果您有一个比您想要测试的数据类型大的数据类型(比如您做了一个32位的添加，而您有一个64位的类型)，那么这将检测是否发生溢出。我的例子是一个8位的添加。但它可以放大。

uint8_t x, y;    /* Give these values */
const uint16_t data16    = x + y;
const bool carry        = (data16 > 0xFF);
const bool overflow     = ((~(x ^ y)) & (x ^ data16) & 0x80);

它基于本页解释的概念:http://www.cs.umd.edu/class/spring2003/cmsc311/Notes/Comb/overflow.html

对于一个32位的例子，0xFF变成0xFFFFFFFF, 0x80变成0x80000000，最后uint16_t变成uint64_t。

注意:这捕获整数加法/减法溢出，我意识到你的问题涉及乘法。在这种情况下，分裂可能是最好的办法。这通常是calloc实现确保参数在相乘以获得最终大小时不会溢出的一种方式。

有一种方法可以确定一个操作是否可能溢出，使用操作数中最高位的位置和一些基本的二进制数学知识。

对于加法，任何两个操作数的结果(最多)比最大操作数的最高1位多1位。例如:

bool addition_is_safe(uint32_t a, uint32_t b) {
    size_t a_bits=highestOneBitPosition(a), b_bits=highestOneBitPosition(b);
    return (a_bits<32 && b_bits<32);
}

对于乘法，任何两个操作数的结果(最多)是操作数的位数之和。例如:

bool multiplication_is_safe(uint32_t a, uint32_t b) {
    size_t a_bits=highestOneBitPosition(a), b_bits=highestOneBitPosition(b);
    return (a_bits+b_bits<=32);
}

类似地，你可以像这样估计a的b次方结果的最大大小:

bool exponentiation_is_safe(uint32_t a, uint32_t b) {
    size_t a_bits=highestOneBitPosition(a);
    return (a_bits*b<=32);
}

(当然，用比特数代替目标整数。)

我不确定确定数字中最高的1位位置的最快方法，这里有一个蛮力方法:

size_t highestOneBitPosition(uint32_t a) {
    size_t bits=0;
    while (a!=0) {
        ++bits;
        a>>=1;
    };
    return bits;
}

它不是完美的，但它能让你在做运算之前知道是否有两个数会溢出。我不知道它是否会比您建议的方式检查结果更快，因为highestOneBitPosition函数中的循环，但它可能会(特别是如果您事先知道操作数中有多少位)。

另一种使用汇编语言的解决方案是外部过程。下面是在Linux x64下使用g++和fasm进行无符号整数乘法的示例。

这个过程将两个无符号整数参数相乘(32位)(根据amd64的规范(第3.2.3节参数传递)。

如果类为INTEGER，则使用序列%rdi、%rsi、%rdx、%rcx、%r8和%r9的下一个可用寄存器

(edi和esi寄存器在我的代码))，并返回结果或0，如果发生溢出。

format ELF64

section '.text' executable

public u_mul

u_mul:
  MOV eax, edi
  mul esi
  jnc u_mul_ret
  xor eax, eax
u_mul_ret:
ret

测试:

extern "C" unsigned int u_mul(const unsigned int a, const unsigned int b);

int main() {
    printf("%u\n", u_mul(4000000000,2)); // 0
    printf("%u\n", u_mul(UINT_MAX/2,2)); // OK
    return 0;
}

将程序链接到asm对象文件。在我的例子中，在Qt Creator中将它添加到一个.pro文件中的LIBS中。