Parity Bit 奇偶校验
（英文版请参考 https://github.com/julianShi/public/issues/17）
用一个实例展开讨论。如下，用3-3矩阵储存9个bit数据
1 1 0
0 0 0
0 0 0
假如一个bit出错了，比如某个bit反转了。
1 1 0
0 1 0
0 0 0
那么可以通过这个bit的行列信息定位这个它。为此，我们为矩阵增加一行一列
1 1 0 0
0 0 0 0
0 0 0 0
1 1 0
其中，第四行和第四列是parity bits。0代表所属行/列数字和是偶数，0代表所属行/列数字和是奇数。如果出现错误，parity bits会发生相应改变
1 1 0 0
0 1 0 1
0 0 0 0
1 0 0
在这个例子中，第二行和第二列对应的parity bit就改变了。因此可以定位错误出在第二行第二列那个bit.
分析
把案例拓展到m行n列，空间复杂度是O(m+n)
进一步分析
根据二进制的讨论，这个问题的空间复杂度可以进一步优化。如果矩阵各维度尺寸固定在2，把矩阵扩展到k维度，那么可以用 O(2*k) 额外空间来校验 O(2^k) bits。这其实也是Hamming coding 的设计思想。Hamming coding解释起来稍复杂，但是代码实现容易。
Two-Error Detection
有两个bit反转的时候，上述算法失效。如下，
1 1 0 0
0 1 1 0
0 0 0 0
1 0 1
其中第四列parity bits都没发生变化，而第四行parity bits中有两个发生变化。没有行信息，所以没法定位出错bits。
实际上多bit反转问题可以在高维度矩阵存储中解决。比如三维矩阵可以处理2个bit反转。你知道具体如何实现吗？^_<
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