整数溢出（Integer Overflows）

最新推荐文章于 2025-05-20 21:22:20 发布
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    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            int value1 = int.MaxValue;
            int value2 = int.MaxValue;
            int sum = value1 + value2;
            Console.WriteLine("{0} + {1} = {2}",value1,value2,sum);

        }
    }

 

显示结果：

2147483647 + 2147483647  = -2

以太坊智能合约安全漏洞之整数溢出漏洞的原理与解决方法
StevenX5
04-30 4297
以太坊虚拟机 (EVM) 为整数指定固定大小的数据类型。这意味着一个整数变量，只能表示一定范围的数字。例如uint8 只能存储 [0,255] 范围内的数字。尝试将 256 存储到 uint8 将导致 0。如果不小心，用户输入未被检查，并且执行的计算结果超出了存储它们的数据类型的范围，那么 Solidity 中的变量可能会被利用。本文通过整数溢出漏洞原理的阐述，并结合 Solidity 智能合约实例代码的演示，介绍了一种智能合约整数溢出漏洞及其解决方法。
C整型与整型溢出
马可波罗包游记
08-20 2004
本文以表格的形式讨论了C语言整型数据类型的特点，以及原码、反码、补码和整型取值范围的关系；基于对整型取值范围的认识，对整型溢出的原因做了一个大致分类，也从汇编的层面去探讨了整型“下溢”的本质。
Integer Overflow
Station of GoGdizzY
07-19 2618
今天做了一个实验，就是对一些数据的边界进行测试，结果竟然抛异常终止了。 这有点出乎我的意料，因为并不是除0错，我以为会忽略溢出呢。后来看了资料，才明白是怎么回事。 首先，32bit整数的表达范围是 -2147483648 ~ 2147483647，我们可以看到INT_MIN的定义是( - 2147483647 - 1 )，据《深入理解计算机系统》里面讲述，这是因为将一个字符串解
整数溢出
qq_44031303的博客
04-17 247
如果整数超出了相应类型的取值范围时，如列：可以把无符号的整数i看作是整数的里程表，当达到它能达到最大的只是，会重新从起点开始，整数i也是类似的情况。他们的主要区别是，在超过最大值时，UNsigned int 类型的变量J从0开始；而Int类型的i变量则从-2147483648开始 ...
runtime error: signed integer overflow: 2147483624 + 87 cannot be represented in type ‘int‘ [solutio
最新发布
weixin_55780590的博客
05-20 252
【代码】runtime error: signed integer overflow: 2147483624 + 87 cannot be represented in type ‘int‘ [solutio。
Ubuntu下整数溢出问题
qinggebuyao的专栏
03-06 2116
计算256*4096*4096 要将数据类型定义为uint32_t 或uint64_t，而不能是unsigned int（long）类型，否则会溢出。 uint32_t包含在头文件中。呵呵，解决了。
python整数溢出问题,在Python中模拟整数溢出
weixin_42116604的博客
12-04 265
Python 2 has two integer datatypes int and long, and automatically converts between them as necessary, especially in order to avoid integer overflow.I am simulating a C function in Python and am wonde...
python整数溢出问题_在Python中模拟整数溢出
weixin_39571403的博客
12-04 380
Python 2 has two integer datatypes int and long, and automatically converts between them as necessary, especially in order to avoid integer overflow.I am simulating a C function in Python and am wonde...
ORA-01455: converting column overflows integer datatype的解决方法
cuiganglan0701的博客
11-09 1055
服务器端： Windows 2008 11GR2 （11.2.0.1) 客户端： Windows 10G 32位的 同事说现场的机器是11.2.0.1，EXP时候出现： EXP-00056: ORACLE...
算法系列——整数反转(Reverse Integer)
BridgeGeorge
09-14 864
问题描述原文描述： Reverse digits of an integer. Example1: x = 123, return 321 Example2: x = -123, return -321 Have you thought about this?  Here are some good questions to ask before coding. Bonu
LeetCode 7. Reverse Integer , 整数反转 , C#
wf824284257的博客
04-03 423
前言 本文介绍了 LeetCode 第 7 题 , “Reverse Integer”, 也就是 “整数反转” 的问题. 本文使用 C# 语言完成题目，介绍了多种方法供大家参考。 题目 English LeetCode 7. Reverse Integer Given a 32-bit signed integer, reverse digits of an integer. Example 1:...
0044__C/C++: 整数溢出(Integer Overflow)
行潇
12-22 753
https://blog.youkuaiyun.com/xzli8_geo/article/details/83794268
Swift Compiler Error Integer literal overflows when stored into 'UInt8'
soindy
07-06 2454
Swift Compiler Error Integer literal overflows when stored into 'UInt8'
解决org.apache.http.TruncatedChunkException: Truncated chunk
lingFei_y的博客
03-19 1万+
报错原因 我碰到报错原因主要是因为接口返回的数据量过大，在高并发下，会有丢包的情况，导致这个问题。 之前我找方法是把Nginx缓存关掉，我试了一下没有太大的作用。 解决方法 开启Nginx json压缩，这个方法解决我的问题，解决方法： 点击链接 https://blog.youkuaiyun.com/lingFei_y/article/details/115002302 ...
nginx的坑-org.apache.http.TruncatedChunkException: Truncated chunk( expected size: 7752; actual size: ...
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org.apache.http.TruncatedChunkException: Truncated chunk 项目中使用请求远程接口报错 ，项目是Spring-boot的，两个项目（A和B） , A调用B的rest接口，返回json数据，A系统报错如下异常，B系统没有报错。记录一下处理方式，方便再次遇到这个问题的人 #项目异常信息 org.apache.http....
Nginx配置详解
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02-02 679
序言 Nginx是lgor Sysoev为俄罗斯访问量第二的rambler.ru站点设计开发的。从2004年发布至今，凭借开源的力量，已经接近成熟与完善。 Nginx功能丰富，可作为HTTP服务器，也可作为反向代理服务器，邮件服务器。支持FastCGI、SSL、Virtual Host、URL Rewrite、Gzip等功能。并且支持很多第三方的模块扩展。 Nginx的稳定性、功能集、示例配...
GDAL:影像镶嵌
hpu_lx
01-17 2467
//main.cpp #include "../IndexCalculation/IndexCalculation/ImageMosaicing.h" #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include "gdal_priv.h" using namespace std; ...
*** Error 10904 (KEY+904) Integer in *KEYWORD or command line overflows the machine limits: 4606 Please try the double precision version
03-22
<think>好的，我现在需要解决用户提出的Error 10904 (KEY+904)整数溢出问题。首先，我得理解这个错误的具体原因和背景。用户提到这是一个整数溢出问题，并提到了机器限制和双精度解决方案。我的思路应该是先确定错误发生的场景，然后分析可能的原因，最后给出解决方法。 首先，整数溢出通常发生在计算过程中，当数值超过了变量类型所能表示的范围。例如，使用32位有符号整数时，最大值是2,147,483,647，如果计算结果超过这个值就会溢出。用户提到的KEY+904可能是指错误代码中的特定部分，需要结合具体环境来看，但这里可能只是错误标识符的一部分，具体含义可能依赖于特定的系统或库。 接下来，用户提到“machine limits double precision solution”，这可能意味着在尝试使用双精度浮点数来解决溢出问题。不过，双精度浮点数虽然能表示更大范围的数值，但可能存在精度损失的问题，尤其是在处理非常大的整数时。例如，双精度浮点数的有效位数约为15-17位，超过这个位数的整数无法精确表示。 现在，我需要考虑可能的解决方案。首先，检查变量类型是否足够大。如果原先是使用int32_t，可能需要升级到int64_t，以扩大整数范围。其次，如果数值确实超过了64位整数的范围，可能需要改用高精度库或任意精度算术，比如GMP库。另外，如果问题出在计算过程中，可能需要优化算法，避免中间结果溢出，比如分步计算或使用模运算。 然后，用户提供的引用内容中提到了使用inttypes.h中的宏来处理整数类型，确保不做出假设。这可能提示在代码中正确使用固定宽度整数类型，并配合适当的格式字符串，避免类型不匹配导致的未定义行为。另外，引用2中提到的版本更新和向后兼容性问题，可能暗示在系统更新时需要注意库的版本兼容性，确保使用的解决方案在目标环境中可行。 可能的错误场景示例：例如在C/C++中，使用了int32_t类型的变量存储一个超过2^31-1的值，导致溢出。或者在进行乘法运算时，两个int32_t相乘的结果超过32位，即使存储在int64_t中，也需要先将操作数转换为更大的类型。 解决方案步骤可能包括： 1. 审查代码，找到触发溢出的变量和计算步骤。 2. 将变量类型改为更大的类型，如int64_t或uint64_t。 3. 使用高精度库处理超大整数。 4. 优化计算逻辑，分步处理或采用模运算减少中间值的大小。 5. 检查系统或库的版本，确保使用的函数支持所需的数值范围。 另外，用户的问题可能与特定的库或框架相关，比如数据库中的整数溢出，或者某个API的限制。需要更多的上下文信息，但根据现有信息，可以给出通用的解决步骤。 最后，需要验证解决方案是否有效，例如通过单元测试或逐步调试，确保溢出问题被解决，并且没有引入新的问题，如精度损失或性能下降。</think>### Error 10904 (KEY+904) 整数溢出问题的分析与解决 #### 问题分析 该错误通常由**整数溢出**引发，即程序中的整数值超出了当前变量类型的表示范围。例如： - 使用`int32_t`时，最大值为$2^{31}-1 = 2,147,483,647$，超出后会导致溢出[^1]。 - 在计算过程中（如乘法、累加），中间结果可能超过变量类型的存储能力。 #### 解决步骤 1. **确认溢出位置** - 检查代码中涉及大整数操作的逻辑（如循环累加、乘法、数组索引）。 - 使用调试工具（如GDB）或日志定位具体溢出点。 2. **升级变量类型** - 将`int32_t`改为`int64_t`（范围：$-9.2 \times 10^{18}$到$9.2 \times 10^{18}$）： ```c #include <inttypes.h> int64_t large_value = 9223372036854775807LL; // 使用明确的后缀LL printf("Value: %" PRId64 "\n", large_value); // 使用inttypes.h的格式宏 ``` 3. **使用双精度浮点数的注意事项** - 虽然`double`可表示更大范围（如$\pm1.7 \times 10^{308}$），但**整数精度仅限53位**： $$ \text{最大精确整数} = 2^{53} \approx 9 \times 10^{15} $$ - 示例：当数值超过$2^{53}$时，`double`会丢失精度： ```c double d1 = 9007199254740992.0; // 2^53，可精确表示 double d2 = d1 + 1; // 结果仍为9007199254740992.0 ``` 4. **高精度计算需求** - 若数值超过$2^{64}$或需要精确计算，需使用高精度库（如GMP）： ```c #include <gmp.h> mpz_t huge_number; mpz_init(huge_number); mpz_set_str(huge_number, "123456789012345678901234567890", 10); ``` 5. **算法优化** - 分治策略：将大数拆分为多个部分计算（如FFT加速乘法）。 - 模运算优化：对中间结果取模避免溢出，例如： $$ (a \times b) \mod m = [(a \mod m) \times (b \mod m)] \mod m $$ #### 验证与测试 - 添加边界值测试用例（如$2^{31}-1, 2^{63}-1$）。 - 使用静态分析工具（如Clang Sanitizer）检测溢出： ```bash clang -fsanitize=integer -g example.c ```
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