模板-线性基求异或最大值

注意:线性基的本质是解异或方程组

它与高斯消元的本质区别是:没有回代,于是可以在log情况下求出最大值

于是怎么搞?

Insert表示插入,原理是把每个数映射进数组,是原数集的异或集,可以理解用On的线性空间压制了一个On^2的东西。

那么查询最大值就是按位贪心。

从大到小,因为高位只是表示是否存在这一位,并不表示只有这一种。

和异或高斯消元的求可达性是本质如一的。

注意!!!!

由于常量数(1啊,233啊,999之类)是INT

所以要转long long

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<cstring>
using namespace std;
const int N=2e6+100;
typedef int INT;
#define int long long 
inline void read(int &x){
	x=0;
	int f=1;
	char ch=getchar();
	while(ch<'0'||ch>'9'){
		if(ch=='-')f=-1;
		ch=getchar();
	}
	while(ch>='0'&&ch<='9'){
		x=x*10+ch-'0';
		ch=getchar();
	}
	x*=f;
}
struct Linear_basis{
	int a[N];
	Linear_basis(){
		memset(a,0,sizeof(a));
	}
	bool Insert(int x){
		for(int i=60;i>=0;i--){
			if(x&((int)1<<i)){
				if(!a[i]){
					a[i]=x;
					break;
				}
				x^=a[i];
			}
		}
		return x>0;
	}
	int Query(){
		int ret=0;
		for(int i=60;i>=0;i--){
			if((ret^(a[i]))>ret)
				ret^=(a[i]);
		}
		return ret;
	}
}A; 
INT main(){
	int n;
	read(n);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		int x;
		read(x);
		A.Insert(x);
	}
	cout<<A.Query();
}

### 线性基在求最大异和中的作用 #### 异运算原理 异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` 和 `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组合生成。 - 这种独特属性确保了原集中所有可能产生的异值都可以由线性基内的有限数量项重新构建出来[^1]。 这些特点使线性基非常适合用来解答关于最大化者寻找特定条件下最优解等问题,比如本案例中的“最大异和”。 #### 使用原因分析 为了获得最大的异总和,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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