异或最大

这篇博客介绍了如何使用字典树高效地解决异或最大化的问题。Mayuyu提出了一个数组和询问的场景,要求在每个询问中找到一个数,使其与询问数的异或值最大。通过构建深度为32的字典树,可以将时间复杂度降低到O(32*m)。博客还提供了两个具体问题的链接和分析,包括找到数组中两个数的最大异或值和选择数组前缀与后缀的最大异或值。解决这些问题的关键在于理解异或的性质,并利用字典树进行快速查找。

今天可爱的Mayuyu会带领大家来学习一个东西,那就是异或最大,Mayuyu的问题描述如下。

 

题目:给定一个数组a[],再给出m个询问,每个询问一个数x,在a[]中找出一个数y,使得x与y的异或值最大。

 

分析:最直观的思路就是对于每一个询问,直接暴力在数组a[]中比较,找最大的,但这样做的时间复杂度会很大。

     我们有一个很好的解法,那就是字典树,假设所有的数字范围均在int内,那么就可以建立深度为32的字典树

     即可,所以总的时间复杂度为O(32*m)。

 

     建好字典树后,从根节点往下遍历一遍就行了,先对x按位取反,尽量走相同的节点,如果不存在就忽略。

 

代码:

#include <iostream>
#include <string.h>
#include <stdio.h>

using namespace std;
typedef long long LL;

class Trie
{
    public:
    Trie *next[2];
    Trie()
    {
        memset(next,NULL,sizeof(next));
    }
};

Trie *root;

void Insert(LL n)
{
    Trie *p = root;
    for(int i=31;i>=0;i--)
    {
        int id = (n >> i) & 1;
        if(p->next[id] == NULL)
             p->next[id] = new Trie();
        p = p->next[id
### Trie树实现区间异或最大的算法 Trie树可以用来高效求解区间内的最大异或问题。以下是基于Trie树的核心思路以及其实现方法。 #### 核心思想 为了找到给定数组 `arr` 中任意两个数最大异或,可以通过构建一棵特殊的Trie树来优化暴力搜索的时间复杂度。这棵树通常被称为 **01-Trie树** 或者 **二进制字典树**,它按照整数的二进制位逐位存储数据[^2]。 对于每一个查询 `(l, r)` 表示在子数组 `[arr[l], arr[r]]` 的范围内找两数使得它们的异或结果最大化,我们可以采用如下策略: 1. 将当前范围内的所有数依次插入到Trie树中; 2. 对于每个新加入的数字,在已经存在的Trie树上尝试寻找与其异或最大的另一个数字; 此过程依赖于这样一个事实:如果希望得到尽可能大的异或,则应优先择高位上的不同比特位(即当某一位为‘1’时倾向于匹配‘0’, 反之亦然)[^3]。 下面给出具体的Python代码实现这一逻辑: ```python class Node: def __init__(self): self.children = {} def insert(root, num): node = root for i in range(31, -1, -1): # Assuming numbers are within 32 bits. bit = (num >> i) & 1 if bit not in node.children: node.children[bit] = Node() node = node.children[bit] def find_max_xor_pair(root, nums): max_xor = 0 for num in nums: current_node = root xor_value = 0 for i in range(31, -1, -1): bit = (num >> i) & 1 toggled_bit = 1 - bit if toggled_bit in current_node.children: xor_value = (xor_value << 1) | 1 current_node = current_node.children[toggled_bit] elif bit in current_node.children: xor_value <<= 1 current_node = current_node.children[bit] else: break max_xor = max(max_xor, xor_value) return max_xor # Example usage of the functions above to solve maximum XOR pair problem using a trie tree structure. root = Node() nums_example = [3, 10, 5, 25, 2, 8] for number in nums_example: insert(root, number) result = find_max_xor_pair(root, nums_example) print(f"The Maximum Pairwise XOR is {result}") ``` 上述程序定义了一个简单的Node类表示Trie树中的节点,并提供了insert函数用于向Trie树添加新的整数项,find_max_xor_pair则是遍历输入列表并计算可能获得的最大XOR的方法之一[^4]。 #### 注意事项 - 构建Trie树时需考虑目标平台支持的数据宽度,默认这假设不超过32位无符号整型。 - 插入过程中是从最高有效位开始逐步深入至最低有效位。 - 查询阶段同样遵循从高往低的原则取路径以达成最终较高的异或得分。
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