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    4*(5-7+10)*(11-13+15)*(18-19+21)*(23-25+26)=    199680（最后计算乘法，先算加减法）

    当a=-减法，b=+加法，c=*乘法时

    4-5+7*(10)-(11)+(13)*(15)-(18)+(19)*(21)-(23)+(25)*(26)=    1261（优先计算乘法）

    (4-5+7)*(10-11+13)*(15-18+19)*(21-23+25)*(26)=    688896（最后计算乘法，先算加减法）

    当a=-减法，b=*乘法，c=+加法时

    4-5*7+(10)-(11)*(13)+(15)-(18)*(19)+(21)-(23)*(25)+(26)=-1019（优先计算乘法）

    (4-5)*(7+10-11)*(13+15-18)*(19+21-23)*(25+26)=-52020（最后计算乘法，先算加减法）

    当然了，数据压缩，可最少都是1gb长度的源数据，为了避免篇幅过长，以及作者换算到浪费时间，这里就只用少量数据来做对比，也就是说，如果是1zb的数据，那么就有意思了，（2n+1）和（2n+2）看起来不大，如果是2^10=1024；2^20=1，048，576；2^50=1，125，899，906，842，624；以此类推，当n取值足够大时，那么想象一下1，125，899，906，842，624*1，125，899，906，842，625（优先计算乘法）；再想象一下(1，125，899，906，842，624+1，125，899，906，842，625-1，125，899，906，842，627)*(1，125，899，906，842，628+1，125，899，906，842，629-1，125，899，906，842，630)=    1.26765060022823e30

    然后在以此类推，当    n个1.???????e??????相乘的时候，结果也是足够大的，这个时候要怎么办呢？

    限制n的最大值，把数据分段，从而避免n取值过大，导致没必要的运算消耗。

    比如限制n小于50，那么就是每49位为一个分段；以此类推。

    分段的结果，就是必须要按照分段来分别得出结果，避免分段占用（也就是a分段中，出现过33，而b分段中也出现过33，就导致了分段占用）（当然了，实际使用时，往往需要进行优化，作者这创作的内容，完全是第一代版本，自然语言版本）（众所周知，第一代版本，往往都是最不稳定的，特别是无中生有的算法什么的，尤其以没有发展出v1.539972.335377.885662版本就发布的作者为甚）。

    算法感觉还能继续改进。


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