这个问题只有 a、b 来自两个人的时候才有意义，否则你可以自己计算。（对于一个人自己想要委托别人进行计算的情况，恐怕同态加密并不划算，因为同态加密、解密本身的时间已经远远超过两个数相乘。）

假设两个数的乘积不超过 p （不需要是质数），把所有的运算搬运到 mod p 里面进行，为了计算 ab，先计算 u=a+r, v=b+s, x=-sa+t, y=-rb-t-rs，其中 rst 是随机数，那么 ab=uv+x+y。

给定 ab （乘积），uvx 是三个独立随机数，而 y 是惟一满足方程 uv+x+y=ab 的数，所以这几个数只透露了 ab。

这个方法就是信息论安全的乱码电路，见于论文 How to Garble Arithmetic Circuits。

要删除的数字数目不多的时候可以用容斥原理，枚举子集进行公倍数的删除和加回即可。
这样需要的时间是 O(poly(log n) * 2^m poly(m))，其中 n 是范围，m 是要删除的数的个数。

并不知道是否有多项式时间算法（

一个简单的想法是 Safari 并没有使用 Archive Utility，而是自己内部有处理压缩文件的逻辑，所以第一步是查看 Safari 的设置选项。

@tinkerer #7 是的，这个和字体也有关系，例如有些字体只有在显示合字字符时才用合字风格，另外一些字体则可以把多个字符连排时就显示合字（可以注意很多手写字体在小写字母旁边有其他字母时会进行连接，就是用了对合字排版的支持），也和排版软件（的选项）有关系。

这并不是一个 bug。这是是 Unicode 把 codepoint 和渲染方式耦合的结果，一个正确的文本搜索算法应该进行 Unicode 规范化比较，在某些模式下 fi 合字和 fi 应当是相等的。

很多排版系统为了确保某些字最终显示、印刷是以合字的形式出现，会选择用合字字符替换原来的字符序列。

另外，合字并不是只有拉丁文本才有，汉语的 biáng biáng 面的那个字也是合字，招财进宝也可以合为一个字，此外阿拉伯语有非常非常多的合字。

我个人喜欢把合字叫做连笔，这是一种书法风格。

@stevenbipt #2 if { if {} else {} } else {} 不缺少 else，但你的算法会觉得缺少。正确的算法必须能够知道现在出现的 else 是哪个 if 的，为此需要追踪 { }——把 if 和 else 设置为一种括号，{ 和 } 设置为另一种括号，源代码是合法 Java 代码且每个 if 都有 else，当且仅当这个序列是合法括号序列。

另外不太理解为什么要单独列出 2、3 两个例子，2 和 3 是同一种情况，处理了 3 自然就会找到 2。

在有限的 domain 上不存在，在稠密的 domain 上可以（例如用字典序排序的不限长字符串）。

如果你不需要快速的排序，你可以用链表，这样把元素删除和插入都只需要常数个修改。

@iasuna #12 毕业证书 /肄业证书 /结业证书是用于证明学历的，学位证书是用于证明学位的。

你附加的代码的错误在于 try 没有 catch 或 finally

令 www 的 CNAME 等于 example.com ，然后腾讯云令 www 跳转为无 www。没有 www 是最近的潮流。

如果你想要一个确认，最简单的方法是打开一个记事本然后动一下内容。更好的办法是使用 ShutdownBlockReasonCreate，例子是 https://geelaw.blog/entries/win10-update-restarts/

另外 IIS 默认的 AppPool 的 profile 可以用 sysdm.cpl 删除

把 NT AUTHORITY\NetworkService 加入 BUILTIN\Administrators 是一个非常、非常糟糕的事情。

我觉得你应该先尝试删干净 C:\Windows\Temp 里面的东西（不要删除这个文件夹本身），然后尝试用 WMI 删除 NetworkService 的 profile （这可能需要用 WinRE ）。

IIS 有错误日志可以看。

一个小小的提示：Windows 也有 snipping tool。

你可以写一个 custom check 来完成这件事情。如果你想找到所有没有 else 的 if，你只需要关注 { } if else 四个 token 即可；如果你只想判断是否存在没有 else 的 if，你只需要关注 if else 这两个 token。

个人版本没有区别。

只支持国际版的可能是因为两边 Graph API 的 endpoint 不一样，世纪互联的是 microsoftgraph dot chinacloud dot cn，微软的是 graph dot microsoft dot com。

@melonux #12 如果是均匀分布显然二分法就是动态规划会给出的解。如果是几何分布，不妨设 a=0 （其他情况把各数虚拟地加上 -a 即可），用 f(x) 表示上界是 c 时（也就是范围是 (0, x]）最小期望次数，那么

f(1) = 0
f(n) = 1 + min ( Pr[b>c] f(n-c) + Pr[b<=c] f(c) )

对于初始无上界的情况，这是一个 Markov 链，因此有

f(infty) = 1 + inf ( Pr[b>c] f(infty) + Pr[b<=c] f(c) )

f(infty) = inf (1/Pr[b<=c] + f(c))

利用有限值的 f 的情况算出最佳的 c。

@melonux #8 你仍然没有定义好什么叫“最有效”，你没有指定固定 a 后 b 的条件分布。

一旦有了这个分布，你可以做动态规划来算出最佳策略。