如何将下列的“无限压缩存储器”设计出来

Question

无限压缩存储器模型的核心思想是将数据压缩并存储在有限长度的0-1数列中。为了实现这一目标，我们设计了以下步骤：
步骤1：设计0-1数列长达100亿位，依据2^n排列32位0-1数列的所有可能出现结果；
（解析： 根据概率2^n可推算出100亿位数组可以搜索出所有32位原始二进制数据）
步骤2：将需要存储的这组数据进行固定分段，原始大数据被分为每32位一个片段，倘若最后一个片段不足32位时则记录在副本；
步骤3：将这些片段逐一代入100亿数列中，搜索出它们的位置，如：P₁P₂……Pn；
步骤4：P₁P₂……Pn等P的保存记录方法为特定位段记录法，取P原片段32位的二进制尾数取十二位；再取P的现数据片段首位置二进制尾数取十位；再取有限数列组中经过前两次筛选所剩数据中吻合数据其排列序号二进制尾数取五位；这样，选出孤品P为止；
步骤5：倘若还未找出孤品P，将特殊情况记录在副本，倘若副本记录过长，可以反复迭代压缩变短；
步骤6：同理，为达到压缩数据成点，将P₁到Pn的最终保存压缩片段再次代入有限数列组中，进行反复迭代，如此反复迭代压缩，即可以达到无限压缩存储目的。

Answer 1

以下参考免费微信小程序：皆我百晓生 作答，并由妄北y整理回复。

要设计一个无限压缩存储器，我们需要遵循上述步骤，并使用C++编程语言实现。以下是实现这个模型的详细步骤和代码示例：

1. 设计0-1数列：首先，我们需要设计一个足够长的0-1数列，以存储所有可能的32位二进制数。

2. 数据分段：将原始数据分成32位的段，如果最后一个段不足32位，则将其记录在副本中。

3. 搜索数列位置：在0-1数列中搜索每个32位段的位置。

4. 特定位段记录法：使用特定位段记录法来保存找到的位置。

5. 特殊情况处理：如果未找到孤品P，将特殊情况记录在副本中，并在副本过长时进行迭代压缩。

6. 迭代压缩：将最终保存的压缩片段再次代入数列组中，进行反复迭代压缩。

下面是一个简化的C++代码示例，展示了如何实现这个模型的核心部分：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <bitset>
#include <cmath>

// 假设我们有一个足够长的0-1数列
std::vector<bool> generate_number_sequence(int length) {
    std::vector<bool> sequence(length);
    for (int i = 0; i < length; ++i) {
        sequence[i] = (i % 2 == 0); // 示例：生成一个简单的0-1数列
    }
    return sequence;
}

// 将32位二进制数转换为12位二进制数
std::bitset<12> convert_to_12_bits(std::bitset<32>& data) {
    return data.to_ulong() & 0xFFF;
}

// 搜索数列位置的简化示例
int search_position(const std::vector<bool>& sequence, const std::bitset<32>& data) {
    // 简化示例：直接返回数据的二进制表示作为位置
    return data.to_ulong();
}

int main() {
    // 步骤1：设计0-1数列
    int sequence_length = 1e9; // 100亿位
    auto number_sequence = generate_number_sequence(sequence_length);

    // 假设我们有一些原始数据
    std::string original_data = "some long binary data...";

    // 步骤2：数据分段
    std::vector<std::bitset<32>> segments;
    for (size_t i = 0; i < original_data.length(); i += 32) {
        std::bitset<32> segment;
        if (i + 32 <= original_data.length()) {
            segment = std::bitset<32>(original_data.substr(i, 32));
        } else {
            // 处理最后一个不足32位的段
            segment = std::bitset<32>(original_data.substr(i));
        }
        segments.push_back(segment);
    }

    // 步骤3：搜索数列位置
    std::vector<int> positions;
    for (const auto& segment : segments) {
        int position = search_position(number_sequence, segment);
        positions.push_back(position);
    }

    // 步骤4：特定位段记录法
    std::vector<std::bitset<12>> recorded_positions;
    for (int position : positions) {
        std::bitset<32> position_bitset(position);
        std::bitset<12> recorded_position = convert_to_12_bits(position_bitset);
        recorded_positions.push_back(recorded_position);
    }

    // 省略步骤5和步骤6的实现

    return 0;
}

请注意，这个示例仅展示了如何实现模型的核心部分，并没有实现所有的步骤。实际的实现将更复杂，需要考虑性能优化、错误处理和更高效的数据结构。此外，为了实现真正的无限压缩存储器，还需要进一步研究和开发高效的压缩算法。