逆运算就是C*B+（D*E+F或D*E-F）
数据长度相对多的算法：正整数=A；可以取两个乘方来接近（一个略大于，一个略小于）
B^C（加上或减去）D*E（加上或减去）F=A；B^C大于A。
G^H（加上或减去）I*J（加上或减去）K=A；G^H小于A。
逆运算就不解释了，数学问题。
这就需要使用人工智能，来逆推一个足够大的数，如何用最少的数和最少的运算，来记录，然后能够通过这些运算式快速的解压出源数据。
而快速减少大量数据逆推的方法，就是之前所说的素数进制碰撞方法，数所有位在特定进制时出现特定数多少次，然后进行顺序排列就能还原出源数据。
而这种压缩方式和解压缩方式，可以研究出专用的运算内核，从而做成压缩卡和解压缩卡，如同显卡和网卡一样。
示例：1位二进制0和2位二进制1，有多少种排列组合？
011；101；110；三种。
0011；0101；1001；1010；1100；五种。
0111；1011；1101；1110；四种。
00011；00101；01001；；；；；七种。
00111；01011；；；；；；
5位二进制0和3位二进制1，有多少种排列组合？16种。
偶数为0出现过多少次；偶数为1出现过多少次；
3的倍数为0出现过多少次；3的倍数+1为0出现过多少次；3的倍数+2为0出现过多少次；
N的倍数为0出现过多少次；N的倍数+1为0出现过多少次；N的倍数+2为0出现过多少次；……一直到N的倍数+（N-1）为0出现过多少次；
以此类推，就能大量减少排列组合次数。
比如个二进制比特，其中二进制1出现过5332次，其中二进制0出现过4922次
不换算时（二进制统计时）
奇数位的0出现过3791次；奇数位的1出现过2999次；
偶数位的0出现过1131次；偶数位的1出现过2333次；
5332-2333 = 2999
4922-1131 = 3791
3的倍数位的0出现过多少次；3的倍数位的1出现过多少次；
3的倍数+1位的0出现过多少次；3的倍数+1位的1出现过多少次；
3的倍数+2位的0出现过多少次；3的倍数+2位的1出现过多少次；
再扩展到N的倍数；N的倍数+1；N的倍数+2；……N的倍数+（N-1）；其中对应的0和对应的1各出现过多少次；
换算为三进制；
奇数位；偶数位；其中A（三进制中的0）各出现了多少次；其中B（三进制的1）各出现了多少次；其中C（三进制的2）各出现了多少次；
3的倍数位；3的倍数+1位；3的倍数+2位；A，B，C各分别各出现了多少次；
再扩展到N的倍数；N的倍数+1；N的倍数+2；……N的倍数+（N-1）；其中对应的A，B，C各分别各出现了过多少次；
这种可以使用简单的单一比特数据互换的快速内存专用运算单片机，就能进行快速穷举，以及进行逻辑碰撞；同样的，N一般都取素数，避免重复碰撞，比如用了2，又用4，用了5，又用10，就浪费了。
想想看，素数和无理数，在数据压缩中，还能有什么用法？
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