想象两个正整数A和b,我想把这两个组合成一个整数C。

不可能有其他整数D和E组合成C。 所以把它们和加法运算符结合是不行的。例:30 + 10 = 40 = 40 + 0 = 39 + 1 连接也不管用。例如“31”+“2”= 312 =“3”+“12”

这种组合操作也应该是确定的(总是用相同的输入产生相同的结果),并且应该总是在整数的正侧或负侧产生一个整数。


当前回答

f(a, b) = s(a+b) + a,其中 s(n) = n*(n+1)/2

这是一个函数,它是确定的。 它也是单射的——f映射不同(a,b)对的不同值。你可以证明 它使用的事实是:s(a+b+1)-s(a+b) = a+b+1 <一个。 它返回非常小的值——如果你打算用它来做数组索引,那很好,因为数组不需要很大。 它是缓存友好的——如果两个(a, b)对彼此接近,那么f将彼此接近的数字映射到它们(与其他方法相比)。

我不明白您所说的:

应该总是产生一个整数 不管是积极的还是消极的 整数的边

我如何在这个论坛写(大于),(小于)字符?

其他回答

再简单一点:给定两个数字,A和B让str为串联:'A' + ';' + 'B'。然后让输出为hash(str)。我知道这不是一个数学答案,但一个简单的python(有一个内置的哈希函数)脚本应该做这项工作。

我们可以在O(1)空间和O(N)时间内将两个数字编码为1。 假设您希望将0-9范围内的数字编码为1,例如。5和6。怎么做呢?简单,

  5*10 + 6 = 56. 
   
    5 can be obtained by doing 56/10 
    6 can be obtained by doing 56%10.

即使是两位数的整数,比如56和45,56*100 + 45 = 5645。我们同样可以通过执行5645/100和5645%100来获得单个数字

但对于一个大小为n的数组,例如。A ={4,0,2,1,3},假设我们想对3和4进行编码,那么:

 3 * 5 + 4 = 19               OR         3 + 5 * 4 = 23
 3 :- 19 / 5 = 3                         3 :- 23 % 5 = 3
 4 :- 19 % 5 = 4                         4 :- 23 / 5 = 4

通过推广,我们得到

    x * n + y     OR       x + n * y

但我们还需要注意改变的值;所以结果是

    (x%n)*n + y  OR x + n*(y%n)

你可以通过除法和对结果取余来得到每个数字。

f(a, b) = s(a+b) + a,其中 s(n) = n*(n+1)/2

这是一个函数,它是确定的。 它也是单射的——f映射不同(a,b)对的不同值。你可以证明 它使用的事实是:s(a+b+1)-s(a+b) = a+b+1 <一个。 它返回非常小的值——如果你打算用它来做数组索引,那很好,因为数组不需要很大。 它是缓存友好的——如果两个(a, b)对彼此接近,那么f将彼此接近的数字映射到它们(与其他方法相比)。

我不明白您所说的:

应该总是产生一个整数 不管是积极的还是消极的 整数的边

我如何在这个论坛写(大于),(小于)字符?

你的建议是不可能的。总会有碰撞。

为了将两个对象映射到另一个单独的集合,映射的集合必须具有预期组合数量的最小大小:

假设有一个32位整数,则有2147483647个正整数。选择其中两个顺序无关紧要且具有重复的组合,将得到2305843008139952128个组合。这并不适合32位整数的集合。

不过,你可以把这个映射压缩成61位。使用64位整数可能是最简单的。将高的字设置为较小的整数,低的字设置为较大的整数。

尽管Stephan202的答案是唯一真正通用的答案,但对于有限范围内的整数,您可以做得更好。例如,如果你的范围是0..1万,那么你可以这样做:

#define RANGE_MIN 0
#define RANGE_MAX 10000

unsigned int merge(unsigned int x, unsigned int y)
{
    return (x * (RANGE_MAX - RANGE_MIN + 1)) + y;
}

void split(unsigned int v, unsigned int &x, unsigned int &y)
{
    x = RANGE_MIN + (v / (RANGE_MAX - RANGE_MIN + 1));
    y = RANGE_MIN + (v % (RANGE_MAX - RANGE_MIN + 1));
}

结果可以适用于单个整数,其范围可达整数类型基数的平方根。这种打包方法比Stephan202更通用的方法效率稍高。它的解码也简单得多;对于初学者来说,不需要平方根:)