Question

受到this question答案的“编码方案”的启发，我在Python中实现了自己的编码算法。

这是它的样子：

import random
from math import pow
from string import ascii_letters, digits

# RFC 2396 unreserved URI characters
unreserved = '-_.!~*\'()'
characters = ascii_letters + digits + unreserved
size = len(characters)
seq = range(0,size)

# Seed random generator with same randomly generated number
random.seed(914576904)
random.shuffle(seq)

dictionary = dict(zip(seq, characters))
reverse_dictionary = dict((v,k) for k,v in dictionary.iteritems())

def encode(n):
    d = []
    n = n
    while n > 0:
        qr = divmod(n, size)
        n = qr[0]
        d.append(qr[1])
    chars = ''
    for i in d:
        chars += dictionary[i]
    return chars

def decode(str):
    d = []
    for c in str:
        d.append(reverse_dictionary[c])
    value = 0
    for i in range(0, len(d)):
        value += d[i] * pow(size, i)
    return value

我遇到的问题是编码和解码非常大的整数。例如，这是当前编码和解码大量数字的方式：

s = encode(88291326719355847026813766449910520462)
# print s -> "3_r(AUqqMvPRkf~JXaWj8"
i = decode(s)
# print i -> "8.82913267194e+37"
# print long(i) -> "88291326719355843047833376688611262464"

最高的16个位置完美匹配，但在此之后，这个数字偏离原来的位置。

我认为在使用Python进行划分时，这是一个极大整数精度的问题。有没有办法绕过这个问题？或者是否有其他我不知道的问题？

Answer 1

问题在于这一行：

value += d[i] * pow(size, i)

您好像在这里使用math.pow而不是内置的pow方法。它返回一个浮点数，因此您丢失了大数字的准确性。您应该使用内置的pow或**运算符，或者更好的是，将基数的当前功效保存在整数变量中：

def decode(s):
    d = [reverse_dictionary[c] for c in s]
    result, power = 0, 1
    for x in d:
        result += x * power
        power *= size
    return result

现在它给了我以下结果：

print decode(encode(88291326719355847026813766449910520462))
# => 88291326719355847026813766449910520462

在Python中编码128位整数？

1 个答案: