你现在当你增加一个数字的最大值时会发生什么？

最常见和最合乎逻辑的答案：我收到数字溢出异常！

但真正的答案并非总是或可能永远不会！

如果你不知道你的编译器是如何管理的，你可能会用错误的解决方案设计出糟糕的算法。

让我们证明这一点！

C#

在 C# 中，递增最大值时，不会收到数字溢出异常（这是默认行为）。请看下面的代码片段，其中最大整数值 （2147483647） 递增 1。

int count=int.MaxValue;
Console.WriteLine($"count is {++count}");

在这种情况下，输出将是 -2147483648这显然是一个溢出，因为我们在正数增量后得到一个负数。发生这种情况是因为增量上升了数字中最高有效位，即符号位（+/-）。

要触发溢出/下溢异常，我们需要将操作放在选中的块中，如下所示：

int count = int.MaxValue;
checked
{
    Console.WriteLine($"count is {++count}");
}

我们开始了，例外已经送达！
'System.OverflowException' in overflow-dotnet.dll: 'Arithmetic operation resulted in an overflow.'

在 C# 编译器中，您可以启用选项 CheckForOverflowUnderflow，其中默认上下文是已检查的上下文，并且启用了溢出检查（并且可以使用关键字uncheck来取消选中上下文）。

爪哇岛

在 Java 中，行为与 C# 中发生的行为非常相似，请查看以下代码片段！

Integer count=Integer.MAX_VALUE; // 2147483647
System.out.println(String.format("count is %d",++count));

在这种情况下，输出将为 -2147483648这显然是溢出，如前面的示例所示。

从Java 8开始，数学类提供了一组运算（decrementExact，addExact，multiplyExact等），用于针对数字溢出/下溢的“检查”算术运算。

To trigger an overflow exception we need to use Math.incrementExact that returns the argument incremented by one, throwing an exception if the result overflows an int.

Integer count=Integer.MAX_VALUE; // 2147483647
Math.incrementExact(count);

here we go, the exception is served:

Exception in thread "main" java.lang.ArithmeticException: integer overflow at java.base/java.lang.Math.incrementExact(Math.java:964)
at Main.main(Main.java:12)

JavaScript

In JavaScript too we don't have an overflow exception if we increment a maximum value of a number and, at moment of writing, there is no way to detect a numeric overflow exception unless you write a custom function to reach this goal.

Let's prove that.

let counter=Number.MAX_VALUE;
console.log(++counter);

In the previous snippet we are incrementing by one the maximum value of Number represented by the constant Number.MAX_VALUE. The output of this snippet is 1.7976931348623157e+308 the original value of the variable counter (so the increment has non effect).

But how detect an numeric overflow/underflow JavaScript?

在 algotech.solutions 的这篇文章中，有一些很好的算术考虑因素，可以实现自定义函数来检测数字溢出/下溢。

蟒

在 Python 3 中，整数没有固定大小（本文解释了它们的结构），唯一的限制是可用内存。因此，在内存可用之前，以下代码永远不会停止。

from time import sleep

count=int(0)
step = int(10**10000)
while(True):
    count+=step
    sleep(0.2)

如果我们想对整数的维度有更多的控制，我们可以使用 NumPy

import sys
import numpy as np

count=np.int64(sys.maxsize)
count+=1

在这里，我们提供了例外：
RuntimeWarning: overflow encountered in long_scalars
count+=1
-9223372036854775808

结论

检测数字溢出/下溢是昂贵的，因此许多编程语言的默认行为是忽略它，让程序员决定是选中还是取消选中算术运算。

真正重要的是对问题的认识以及编程语言的实现如何应对这种情况。忽略或忽略问题可能会导致意外结果和安全漏洞（在某些情况下）。

写这篇文章是因为很多年前我写了一个算法来挑战Hackerrank，一个无声的溢出使它失败了（长话短说，我浪费了很多时间来弄清楚问题的本质）。