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    第一种标尺：10循环充满

    完全一致：（1，2，3，4，8，12，14，15，16，18，20，21，22，24，26，30，32，34）

    完全单比特求反：（5，6，7，9，10，11，13，17，19，23，25，27，28，29，31，33）

    第二种标尺：1001循环充满

    完全一致：（1，2，7，11，14，18，19，21，22，23，26，27，28，30，31，34，35，36）

    完全单比特求反：（3，4，5，6，8，9，10，12，13，15，16，17，20，24，25，29，32，33）

    第n种标尺：????

    完全单比特一致：（*，*，*……）

    完全双比特一致：（*，*，*……）

    完全多比特一致：（*，*，*……）

    完全单比特求反：（*，*，*……）

    完全双比特求反：（*，*，*……）

    完全多比特求反：（*，*，*……）

    使用的算法越多，那么算法所生成的数据就越多，相应的就可以快速互相校验，从而避免1个比特的篡改导致最终损失1zb其中的900tb数据的极端压缩文件异常灾难；毕竟压缩率越高，就意味着一旦出现了压缩文件缺失以及特定数据不可读取（比如硬件损坏，磁盘坏道，软件权限不足）就会导致最终解压缩所缺失的部分越多；压缩率越高，就要求容错能力和纠错能力越强，比如说，把1zb的数据，压缩成1gb数据，1gb数据中随机有百分之五十的数据不可读取，是否能够通过剩下的百分之五十数据逆推出整个1gb数据内容？从而可以解压缩成原先的压缩前的1zb数据（当然了，容错和纠错就难免会增加试错和穷举的运算量）。


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