[WC2011]最大XOR和路径,洛谷P4151,线性基+Dfs

本文介绍了一种利用图论和线性基数据结构求解特定路径异或和问题的方法。通过构建DFS树并处理返祖环,文章详细解释了如何高效地找到从节点1到节点n的路径异或和的最大值。

正题

      这一题挺水的?

      直接随便求一条1到n的路径异或和,建出Dfs树,每一条返祖边与两点之间路径异或和组成环,扔进线性基,最后维护一遍即可。

      首先证明为什么只用扔返祖环和为什么可以扔环?

      先解决第二个问题,每一个环肯定可以从1走到其中的某个点上,遍历一遍这个环,在从开始遍历的那个点回去。

      那么1到这个点就被遍历了两遍,异或和为0,剩下的环算了一次异或值。

      然后解决第一个问题,因为不是返祖环的环可以有返祖环异或而成。很明显,自己画图即可。

      那么我们证明了只有环才能带来价值。

      最后,为什么随便选一条路径?

      因为如果有多条路径,那么他们两两成环,肯定可以异或出来另一条路径。

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<iostream>
using namespace std;

int n,m;
struct edge{
	int y,next;
	long long c;
}s[200010];
int first[50010],len=0;
bool tf[50010];
long long dis[50010];
long long p[65];

void ins(int x,int y,long long c){
	len++;
	s[len]=(edge){y,first[x],c};first[x]=len;
}

void insert(long long x){
	for(int i=63;i>=0;i--)
		if(x>>i){
			if(p[i]) x^=p[i];
			else {p[i]=x;break;}
		}
}

void dfs(int x,long long t){
	tf[x]=true;dis[x]=t;
	for(int i=first[x];i!=0;i=s[i].next)
		if(tf[s[i].y]) insert(t^s[i].c^dis[s[i].y]);
		else dfs(s[i].y,dis[x]^s[i].c);
}

int main(){
	scanf("%d %d",&n,&m);
	int x,y;
	long long c;
	for(int i=1;i<=m;i++){
		scanf("%d %d %lld",&x,&y,&c);
		ins(x,y,c);
		ins(y,x,c);
	}
	dfs(1,0);
	long long ans=dis[n];
	for(int i=63;i>=0;i--) ans=max(ans,ans^p[i]);
	printf("%lld",ans);
}

 

### 线性基在求最大异或中的作用 #### 异或运算原理 异或运算是二进制位上的逻辑运算,遵循以下规则:两个相同比特的结果为 `0`,不同则为 `1`。例如,`1 XOR 1 = 0` `1 XOR 0 = 1`。由于其特殊的性质——交换律、结合律以及自反性(任何数与自己异或结果为 `0`),它成为许多算法问题的核心工具之一[^2]。 #### 线性基的作用 线性基是一种能够有效处理一组整数间相互关系的数据结构,尤其适用于涉及异或操作的问题。它的主要特性如下: - 它是一个最小化的集合,其中每个元素都无法通过其余成员的异或组合生成。 - 这种独特属性确保了原集中所有可能产生的异或值都可以由线性基内的有限数量项重新构建出来[^1]。 这些特点使线性基常适合用来解答关于最大化或者寻找特定条件下最优解等问题,比如本案例中的“最大异或”。 #### 使用原因分析 为了获得最大的异或总,我们需要考虑的是如何挑选合适的子集使得最终得到的整体效果最佳化。然而直接枚举所有的可能性通常是不可行的因为时间复杂度太高(O(2^n))。此时引入线性基就显得尤为重要因为它提供了以下几个优势: 1. **减少候选数目**: 利用线性独立原则筛选掉那些可以通过已有选定向量合成的新向量从而大大降低搜索空间大小; 2. **保持原有价值范围不变**: 即便进行了压缩转换过程仍能保证原来数值体系所能表达的一切潜在结果得以保留下来[^3]; 3. **便于查找极值点**: 当完成了上述准备工作之后就可以很方便地依据高位优先的原则逐步试探直至定位全局最优点为止[^4]. 综上所述,借助于线性基不仅可以显著提升效率而且还能保障准确性因此成为了此类挑战的理想解决方案。 ```python class LinearBasis: def __init__(self): self.basis = [0]*64 def insert(self,x): for i in reversed(range(64)): if x&(1<<i): if not self.basis[i]: self.basis[i]=x return True else: x^=self.basis[i] return False def get_max_xor(self): res=0 for b in self.basis[::-1]: if(res^b)>res: res=res^b return res # Example Usage lb = LinearBasis() for val in [9,8,7,6]: lb.insert(val) print(lb.get_max_xor()) # Output should be the maximum xor sum achievable from these numbers. ```
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