如图所示。可以看到，这个结构有些时候（例如第一个图）会覆盖全部 6 个弱区域；但也有时候（例如最后一个图）只会覆盖到 5 个弱区域。
从效果上讲，本结构原本 6 个弱区域都会被用到（讨论每一个删数的最小子结构时，每一个删数造成的最小子结构将会全部用完 6 个弱区域和 5 个强区域），因此结构的秩为 1；但如果修正后来看的话，我们只确定出有多少强区域和弱区域参与覆盖的话，这会造成结构出现双重秩 0 和 1。
## 冲突和解决方案
### 出现冲突的本质原因
出现多重秩现象的本质原因在于我们只是去看强弱区域的使用（或者说覆盖）情况了。这确实会出现一些分析上和之前描述上的不同。
这造成了理解的冲突和和之前秩理论分析不兼容的推算过程。按理说教程不应出现比较主观的说辞，所以修正造成的这种不一致的解决方案我们就交给你自己去看待了。
### 小舟对秩的修正方案
小舟本人的做法是这样的：
计算结构的强弱区域，并且挖掘结构里出现的自增自减现象的子结构。通过将结构分块处理后确定它最少的可填次数和最多的可填次数。其中：
* 最少可填次数（假设为 $$n\_t$$）：往强区域里填充数字，找出最少填入几次可以让全部强区域都覆盖有数字（只要能造成覆盖就行，不论填数是否会造成明显的冲突）；
* 最多可填次数（假设为 $$n\_l$$）：往弱区域里填充数字，找出最多填入几次可以让全部弱区域都覆盖有数字（只要能造成覆盖就行，不论填数是否会造成明显的冲突）。
然后我们定义：
* 当假设强区域时，实际结构填的次数 $$n$$ 比最少可填次数要多（即 $$n > n\_t$$）的时候，我们称这种现象叫强区域自增现象；
* 当假设弱区域时，实际结构填的次数 $$n$$ 比最多可填次数要少（即 $$n < n\_l$$）的时候，我们称这种现象叫弱区域自减现象。
此时我们需要拿实际上填的次数 $$n$$ 对这个子结构进行修正（修正后分别假设为 $$n'\_t$$ 和 $$n'\_l$$）。其最终完整的结构的填写次数应等于我们拿到的每一个分块里得到的实际填数的总和。
然后，整个结构修正后的秩 $$R'$$ 等于最多和最少可填次数（经修正过的结果）的差值，即
$$
R' = n'\_l - n'\_t
$$
因为修正后的最多和最少填充次数可以反映强弱区域覆盖的实际填充次数，所以它算出的秩的结果相对 XSudo 软件分析出来的结果
$$
R = n\_L - n\_T
$$
而言要更符合人脑思路一些。
虽然光看字母使用好像也差不多，但是修正与否确实非常关键；XSudo 对修正并未过多作出处理，而是采用了更复杂的穷举。这便是小舟给出的完整的计算秩的方案。
## 自增自减帖子简要说明
下面给出小舟对自增自减现象的子结构的总结帖子：
{% embed url="" %}
这个帖子给出了它对自增自减现象的简要描述，以及一些常见的、需要自增自减修正的结构的总结。
> 另外需要特殊说明的是，小舟将弱区域自减现象称为“弱区域自噬”或者叫“link 自噬”。这个说法是想贴合鱼里自噬现象，可提供删数效果。不过本教程并未采用这个说法。未采用的原因是单纯因为它和自噬并不一样，它只在一些场景下和自噬现象体现的删数效果一致，但这样会造成理解上的困难和可能的混淆，所以本教程单独采用了一个和自增说辞对称的名称“自减”表示其现象。
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