別擔心 真的用不完

二維碼技術誕生於20世紀40年代初，但得到實際應用和迅速發展還是在近20年間，在1994年，一家日本的公司發明的，最開始是彩色的，使用者追蹤旗下公司零部件的維修情況。後來為了更加方便，於是就採用了黑白模式的二維碼。

二維碼採用特定的幾何圖形，將黑白相見的圖形有規律的分佈在二維範向上，其中白塊表示“0”，黑塊表示“1”，便於計算機識別。透過不同的排列組合，那麼不同的二維碼，就儲存了不一樣的資訊在裡面了。

21x21畫素大小是Version 1，25x25畫素大小是Version 2，依此類推。

177x177大小畫素是Version 40。

像是我們現在的二維碼中，擁有177×177個畫素點，也就是擁有2^（177×177）個二維碼。所以說，就算是大家每天用掉了100億，那麼也要138億年才用得完（地球至今才只有46億年）。所以大家不用擔心，我感覺錢用光了，二維碼也不會光。

1後面一萬多個0，這個數值到底是多少，1億是8個0，大家心裡估算一下吧。

大的已經搞蒙了，還是掉過頭看看簡單一點的，這樣還是比較實在一些。

寫完這個回答，感覺我那50萬的超級計算機白買了，根本沒有派上用場，浪費錢啊。

關於二維碼這個問題，我們先了解一下二維碼的前身：一維碼

一維碼也就是條形碼，幾乎所有的商品包裝上都有條形碼。條形碼是由一組規則排列的黑色的條、空以及對應的字元組成的標記，這些黑色的條、空與字元就包含著商品的資訊。當掃描器的光線照射到條形碼上時，黑色的條用於反射光線，空用於吸收光線。掃描器接受到反射的光線，然後再進行解析商品的資訊。

條形碼是一維的，只有長度上的資訊，沒有寬度上的資訊，如果一個商品的資訊比較長，只能將條形碼的長度加長，使用起來特別的不方便。並且條形碼只能編碼數字、字母、符號這些簡答的資訊，像漢字等複雜的資訊無法進行編碼。由於條形碼所能包含的資訊較少、無法進行復雜資訊的編碼，所以出現了二維碼。

無論是手機，還是計算機，它們的處理器只能識別0和1。為了讓機器能夠識別資訊，需要對單個數字、字母、符號、漢字等進行逐一編碼，它們都能用0和1來表示。

現在標準下的二維碼，最小的矩陣尺寸為21×21，總共有441個點，每個點都可以是0或者1，所以總的變化數量為2^441，即5.6×10^132，相當於5.6萬億億……億億（共計16個億）。相比之下，可觀測宇宙中的粒子總數的數量級為10^80。

同時，除了21×21尺寸外，還有其他幾十個不同大小的二維碼標準。最大的可達177×177，其中包含31329個點，除去其他的二維碼碼，這樣可以產生的二維碼數量高達2^23624，相當於3.4×10^7111。即使每天消耗掉幾百億個二維碼，也需要很漫長的時間，地球的壽命只有138億年，在這138億年根本不可能將二維碼用完，所以即使每天都消耗掉100億個二維碼，二維碼也不會被用光。

其實在二維碼的開發階段就已經將二維碼進行了分類，分為固定板二維碼與動態二維碼，固定二維碼可以長時間進行使用，而動態二維碼使用之後就不可以再一次使用了。比如商家的收款碼就屬於固定版二維碼，掃碼登陸就屬於動態二維碼。對於動態的二維碼，電腦演算法隨機組合控制資料單元格，所以同一時間內不可能出現相同的動態二維碼，固定版二維碼就不用說了，肯定不會出現相同的。

二維碼也可以算是21世紀的一個偉大發明，在很大程度上促進了移動支付的發展，並且二維碼識別裝置的要求比較低，手機只要有攝像頭就可以識別二維碼，如果沒有二維碼移動支付不可能發展的這麼快。隨著時代的發展，以後的二維碼很有可能存放著一首歌甚至一部電影。

    製作二維碼時，資訊轉換成0和1二進位制編碼，其中白點表示1，黑點表示0，按照一定的規則排列，三個用於定位的大黑塊，構成了二維碼。同時二維碼還加入了容錯機制，如果二維碼缺失或者汙損不超過三成，仍然可以讀取。

    目前，我們使用的二維碼最小的尺寸是21*21，總共包括了441個點，每個點可以是0或者1，所以總的變化數量為2^441，即5.6*10^132，相當於5.6萬億...億（16個億）,而宇宙中可觀測粒子總數為10^80，也就說是宇宙每個原子可以分配5.6*10^52個二維碼。

二維碼來源於日本，在日本很常見。QR是快速響應的縮寫（可以透過手機快速讀取）。它們用於從暫時性媒體中獲取一條資訊並將其放入您的手機中。你很容易就會在雜誌廣告、廣告牌、網頁甚至某人的T恤上看到QR碼。將其放在手機中後，它可能會為您提供有關該商家的詳細資訊（允許使用者搜尋附近的位置），或有關穿這件T恤的人的詳細資訊，並向您顯示一個URL，您可以單擊該URL以檢視其預告片電影，或者可能會給您一張優惠券，您可以在當地的商店中使用。

與設計用於由窄光束機械掃描的較舊的一維條形碼不同，二維數字影象感測器檢測二維碼，然後由程式設計處理器進行數字分析。處理器使用第四個角附近的一個較小的正方形（或多個正方形）在二維碼影象的四個角處定位三個不同的正方形，以對影象的大小，方向和視角進行標準化。然後，將整個二維碼中的小點轉換為二進位制數，並使用糾錯演算法進行驗證。

L級（低）可以還原7％的程式碼字。

M級（中級）可以還原15％的程式碼字。

Q級（四分位數）[49]可以恢復25％的程式碼字。

H級（高）可以恢復30％的程式碼字。

在較大的QR符號中，訊息分為幾個Reed–Solomon程式碼塊。選擇塊大小，以便每個塊最多可以糾正15個錯誤；這限制瞭解碼演算法的複雜性。然後將程式碼塊交織在一起，從而使QR符號的區域性損壞不大可能淹沒任何單個塊的容量。

由於糾錯，可以建立仍能正確掃描但具有故意錯誤的藝術QR碼，以使其對人眼更具可讀性或吸引力，並將顏色，徽標和其他功能合併到QR碼中塊。[50] [51]

透過操縱基本的數學構造，也可以設計藝術性的QR碼而不會降低糾錯能力。

模型1

Model 1 QR碼是該規範的較舊版本。它在視覺上類似於廣為人知的Model 2程式碼，但缺少對齊模式。

微型QR碼

微型QR碼是QR碼標準的較小版本，適用於符號大小受限的應用。Micro QR碼有四種不同的版本（大小）：最小的是11×11模組；最大可以容納35個數字字元。

IQR碼

IQR程式碼是Denso Wave開發的現有QR程式碼的替代方法。IQR程式碼可以以正方形或矩形形式建立；這適用於矩形條形碼在其他情況下更適合的情況，例如圓柱形物體。IQR程式碼可以在30％的空間內容納相同數量的資訊。正方形IQR程式碼有61個版本，矩形程式碼有15個版本。對於正方形，最小尺寸為9x9模組；矩形的最小模組數為19x5。IQR程式碼添加了糾錯級別S，該級別允許50％的糾錯。[56] IQR程式碼尚未獲得ISO規範，只有Denso Wave專有產品才能建立或讀取IQR程式碼。

JAB程式碼

它是由Fraunhofer SIT製造的正方形或矩形網格中的彩色正方形模組組成的彩色2D矩陣符號。[64] JAB程式碼包含一個主符號和可選的多個從符號。母版之一包含位於符號拐角處的四個取景器圖案。[65] 該專案是開源的，具有根據GNU LGPL v2.1許可釋出的原始碼

二維碼能表示的數量和二維碼自身的畫素有關，畫素越高，二維碼錶示的數量成指數增長，但是讀取二維碼和掃描器的畫素有關，在各種二維碼當中，我們常用的編碼方式是QR Code，目前該編碼方式用到最大的畫素為177*177=31329畫素。如果按照這個數字來看，理論上，能夠產生的組合數量用科學計數法表示：

這是個非常恐怖的數字，怎麼形容呢？假設全世界有1000億人口，消耗的二維碼按秒計算，每人每秒鐘消耗1億個二維碼，即便是從138億年前宇宙大爆炸開始算起，一直到現在，也就用了4.35*10^36個二維碼，離10^20000還差的很遠很遠。而且日常生活中二維碼不僅只有黑白的，有些還會加上各式各樣的圖案，所以二維碼的數量還會成幾何倍數般的不斷增長。

條形碼是由一系列粗細不等的黑色條紋以及空白組成，其排列方式遵循編碼規則，其中隱藏著物品資訊。掃描器的光線照射到條形碼上時，黑色部分會吸收光，而白色部分會反射光。掃描器接收到反射光之後，就能解析出條形碼上的資訊。

條形碼是一維的，長度方向上沒有資訊，所有的資料都在寬度方向上。如果物品的資訊很多，條形碼會變得很長，這樣使用起來變得不方便。而且條形碼只能編碼字母、數字、符號，像漢字等複雜的資訊無法編碼。

不管是手機，還是計算機，它們的處理器只能識別0和1。為了讓機器能夠識別資訊，需要對單個數字、字母、符號、漢字等進行逐一編碼，它們都能用0和1來表示。

在製作二維碼時，資訊被轉換成特定的0和1二進位制編碼，然後用白點表示0，用黑點表示1，它們按照一定的規則進行排列。再加上三個用於定位的大黑塊，就能得到最終的唯一二維碼。另外，二維碼還有容錯機制，如果二維碼缺失或汙損的比例不超過三成，二維碼閱讀器仍然可以準確讀取資訊。

在現行的二維碼中，最小的矩陣尺寸為21×21，總共包含441‬個點，每個點都可以是0或者1，所以總的變化數量為2^441，即5.6×10^132，相當於5.6萬億億……億億（共計16個億）。相比之下，可觀測宇宙中的粒子總數的數量級為10^80。再排除掉糾錯碼、定位碼，所能產生的二維碼個數仍然是一個十分巨大的數字。

條形碼是由一系列粗細不等的黑色條紋以及空白組成，其排列方式遵循編碼規則，其中隱藏著物品資訊。掃描器的光線照射到條形碼上時，黑色部分會吸收光，而白色部分會反射光。掃描器接收到反射光之後，就能解析出條形碼上的資訊。

條形碼是一維的，長度方向上沒有資訊，所有的資料都在寬度方向上。如果物品的資訊很多，條形碼會變得很長，這樣使用起來變得不方便。而且條形碼只能編碼字母、數字、符號，像漢字等複雜的資訊無法編碼。

不管是手機，還是計算機，它們的處理器只能識別0和1。為了讓機器能夠識別資訊，需要對單個數字、字母、符號、漢字等進行逐一編碼，它們都能用0和1來表示。

在製作二維碼時，資訊被轉換成特定的0和1二進位制編碼，然後用白點表示0，用黑點表示1，它們按照一定的規則進行排列。再加上三個用於定位的大黑塊，就能得到最終的唯一二維碼。另外，二維碼還有容錯機制，如果二維碼缺失或汙損的比例不超過三成，二維碼閱讀器仍然可以準確讀取資訊。

在現行的二維碼中，最小的矩陣尺寸為21×21，總共包含441‬個點，每個點都可以是0或者1，所以總的變化數量為2^441，即5.6×10^132，相當於5.6萬億億……億億（共計16個億）。相比之下，可觀測宇宙中的粒子總數的數量級為10^80。再排除掉糾錯碼、定位碼，所能產生的二維碼個數仍然是一個十分巨大的數字。

二維碼的數量與我們硬體掃描的裝置有關，硬體裝置能力越強二維碼的數量也就越多。例如我們二維碼使用800*800的畫素規格，那麼支援的地址就是2^640000。這裡是指數級的增長，並非是簡單的翻倍，可以說這是一個相當恐怖的資料。試想，硬體的提升，這個畫素點若提升至4800*4800又該如何呢？