[蓝桥杯 2023 省 A] 异或和之和

[蓝桥杯 2023 省 A] 异或和之和

题目描述

给定一个数组 Ai,分别求其每个子段的异或和,并求出它们的和。或者说,对于每组满足 1≤L≤R≤n的 L,R求出数组中第 L至第 R个元素的异或和。然后输出每组 L,R 得到的结果加起来的值。

输入格式

输入的第一行包含一个整数 n。

第二行包含 n个整数 Ai,相邻整数之间使用一个空格分隔。

输出格式

输出一行包含一个整数表示答案。

对于所有评测用例,1≤n≤10^{5},0≤Ai≤2^{20}

解析

首先我们要知道a\bigoplusb\bigoplusb=a,因此我们构造前缀和S[i]表示[1,i]的异或和,那么[L,R]的异或和为

S[R]\bigoplusS[L-1].

一种暴力的做法是依次遍历数组A,对于每一个A[i],计算\sum_{0}^{i-1}S[i]\bigoplus S[j] ,表示以i作为最右侧的所有异或和,时间复杂度为O(n^{2})。

换一个思路,0≤Ai≤2^{20},那么我们可以计算每一位的贡献,S[R]\bigoplus S[L]的值也就是将每一位k,若k为1,则其贡献为2^{k},因此我们可以用一个数组tot[k],表示S[0,i-1]中第k位为1的个数,那么第k位的贡献可以在O(1)的时间复杂度内计算,\sum_{0}^{i-1}S[i]\bigoplus S[j]就可以20次内计算出来,时间的复杂度也就是O(n).

for (int k = 0; k < 20; k++) {
	if (bi[k] == 0) {
		ans += (ll)tot[k] * (1 << k);
	}
	else {
		ans += (ll)(i - tot[k]) * (1 << k);
	}
}

bi[k]表示S[i]的第k位的值,如果是0,那么S[0,i-1]中第k位为1的异或和可以贡献tot[k] * (1 << k),否则是S[0,i-1]中第k位为0的异或和可以贡献,(i - tot[k]) * (1 << k)

数组tot进行动态更新即可

for (int k = 0; k < cnt; k++) tot[k] += bi[k];

详细代码如下

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <algorithm>

using namespace std;
typedef long long ll;;
const int maxsize = 1e5 + 10;
int n;
int A[maxsize];
int S[maxsize];
int tot[22]; //tot[k] records the number from 1 to N-1 whose Kst bit is 1;
int bi[22];
int main()
{
	scanf("%d", &n);
	S[0] = 0;
	memset(tot, 0, sizeof(tot));
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		scanf("%d", &A[i]);
		S[i] = S[i - 1] ^ A[i];
	}
	ll ans = 0;
	for (int i = 1; i <= n; i++) {
		int tmp = S[i];
		int cnt = 0;
		memset(bi, 0, sizeof(bi));
		while (tmp != 0){
			bi[cnt++] = tmp % 2;
			tmp /= 2;
		}
		for (int k = 0; k < 20; k++) {
			if (bi[k] == 0) {
				ans += (ll)tot[k] * (1 << k);
			}
			else {
				ans += (ll)(i - tot[k]) * (1 << k);
			}
		}
		for (int k = 0; k < cnt; k++) tot[k] += bi[k];
	}
	cout << ans << endl;
	return 0;
}

### 蓝桥杯 异或算法 题目及解答 #### 一、异或之和 对于给定的一个序列 `[a_1, a_2, ..., a_n]`,我们需要计算所有子区间的异或的总。 通过构造前缀 `S[i]` 表示从第 `1` 到第 `i` 的异或,则任意区间 `[L, R]` 的异或可以表示为 `(S[R] ^ S[L-1])`[^1]。 实现此逻辑可以通过遍历整个数组并利用前缀快速获取每段区间的异或值来完成: ```python def xor_sum_of_subarrays(arr): n = len(arr) prefix_xor = [0] * (n + 1) # 构造前缀异或数组 for i in range(n): prefix_xor[i + 1] = prefix_xor[i] ^ arr[i] total_xor_sum = 0 for L in range(1, n + 1): # 左端点 for R in range(L, n + 1): # 右端点 total_xor_sum += (prefix_xor[R] ^ prefix_xor[L - 1]) return total_xor_sum ``` --- #### 二、异或三角形 在该问题中,目标是从集合 `{a, b, c}` 中找到满足条件的三元组 `(a, b, c)` 来构成一个有效的三角形。为了简化枚举过程中的复杂度,我们可以引入约束条件:假设 `c = a ⊕ b` 并验证其是否小于其他两数之和[^4]。 以下是基于上述思路的一种解决方案: ```python from itertools import combinations def count_valid_triangles(nums): nums.sort() valid_count = 0 for a, b in combinations(nums, 2): c = a ^ b if c not in nums or c >= max(a, b): continue if a + b > c and abs(a - b) < c: valid_count += 1 return valid_count ``` --- #### 三、异或之差 本题的核心在于最大化或者最小化两个选定数值之间的异或结果差异。为此,采用一种高效的数据结构——Trie树(字典树),能够帮助我们在 O(log(max_value)) 时间内查询最优解[^3]。 具体步骤如下所示: 1. 计算输入列表的累积异或值; 2. 使用这些累计值得到可能的最大/最小区间异或对; 3. 维护四个辅助数组存储左侧与右侧各自对应的最大最小值信息;最终迭代更新全局最佳答案即可得出结论。 下面是 Python 实现版本: ```python class TrieNode: def __init__(self): self.children = {} def insert(trie_root, num): node = trie_root for bit in reversed(range(32)): # 假设整型有32位 current_bit = (num >> bit) & 1 if current_bit not in node.children: node.children[current_bit] = TrieNode() node = node.children[current_bit] def query_max(trie_root, num): node = trie_root res = 0 for bit in reversed(range(32)): current_bit = (num >> bit) & 1 opposite_bit = 1 - current_bit if opposite_bit in node.children: res |= (opposite_bit << bit) node = node.children[opposite_bit] elif current_bit in node.children: node = node.children[current_bit] else: break return res ^ num def max_min_xor_difference(nums): n = len(nums) # Step 1: Compute prefix XOR array prefix_xors = [0] * (n + 1) for i in range(n): prefix_xors[i + 1] = prefix_xors[i] ^ nums[i] # Step 2: Build TRIE tree to find maximums/minimals efficiently root = TrieNode() lmax = [float('-inf')] * (n + 1) rmin = [float('inf')] * (n + 1) for idx in range(1, n + 1): insert(root, prefix_xors[idx]) lmax[idx] = max(lmax[idx - 1], query_max(root, prefix_xors[idx])) root = TrieNode() # Reset the trie structure for jdx in range(n, 0, -1): insert(root, prefix_xors[jdx]) rmin[jdx] = min(rmin[jdx + 1], query_max(root, prefix_xors[jdx])) result = float('-inf') for k in range(1, n + 1): candidate = lmax[k] - rmin[k] if candidate > result: result = candidate return result ``` ---
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