OR-Tools算法库中NChooseK函数在Windows平台的溢出问题分析
2025-05-19 12:03:26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
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
184
197
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
480
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
276
97
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
380
3.44 K
暂无简介
Dart
624
140
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
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
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++
648
265
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
157
210