OR-Tools算法库中NChooseK函数在Windows平台的溢出问题分析
2025-05-19 12:28:25作者:段琳惟
问题背景
OR-Tools是Google开发的一套优化工具库,其中包含了大量高效的算法实现。在最新版本中,开发团队发现其C++实现的组合数计算函数NChooseK在Windows平台上出现了溢出问题,导致单元测试失败。
问题现象
当运行cxx_algorithms_n_choose_k_test测试用例时,在Windows平台(MSVC编译器)下,测试用例ComparisonAgainstClosedFormsForK2会失败。具体表现为:
- 计算
NChooseK(4294967296, 2)时返回溢出错误 - 计算
NChooseK(3916162147, 2)时同样返回溢出错误
而预期结果应该是能够正确计算出这两个组合数的值。
技术分析
组合数计算(C(n,k))是一个经典的数学问题,在算法实现中需要考虑几个关键点:
- 数值范围:组合数随着n和k的增长会变得非常大,容易超出整数类型的表示范围
- 计算效率:直接按照阶乘公式计算会导致中间结果过大且效率低下
- 数值稳定性:需要避免浮点数计算带来的精度损失
在OR-Tools的实现中,NChooseK函数使用了int64_t类型来存储结果,并采用了优化的计算方式避免直接计算大阶乘。然而在Windows平台上,某些中间计算步骤可能由于编译器优化或类型提升规则的不同,导致了意外的溢出。
解决方案
开发团队通过以下方式修复了这个问题:
- 重新审视了组合数计算的边界条件
- 优化了中间计算步骤的类型处理
- 增加了更严格的溢出检查
- 确保在所有平台上计算结果的一致性
修复后的实现能够正确处理大数组合数计算,同时保持跨平台的稳定性。
对开发者的启示
这个问题给我们的启示包括:
- 跨平台开发:在不同编译器和平台上,整数运算的行为可能有细微差别
- 边界测试:对于数学计算函数,必须充分测试边界条件和极大值情况
- 类型安全:在C++中要特别注意整数提升和隐式类型转换带来的问题
- 防御性编程:对于可能溢出的计算,应该提前进行范围检查
OR-Tools团队快速响应并修复了这个问题的做法,展示了开源项目对代码质量的严格要求。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
330
137