ARC098 D - Xor Sum 2

本文介绍了一道关于区间和与异或相等的算法题的解题思路及实现代码。通过分析得出,要找到满足区间和等于区间内元素异或结果的区间数量,关键在于确保每个二进制位上最多只有一个数为1。文章提供了完整的C++代码实现。

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题目大意:给你一个长度为n的整数序列,让你求出满足以下条件的(l, r)的对数:a[l] + a[l+1] + ... + a[r] == a[l] ^ a[l+1] ^ ... ^a[r]

解题思路:官方给出的题解就很给力了,a + b - a ^ b == 2(a & b),即当a & b == 0的时候a + b == a ^ b(其实不知道这个式子也能想出来),然后现在就找一个区间里面能否满足对于一个二进制位置这个区间中所有的数最多在这个位置上只有1个为1.有一些转换看代码,表达能力没那么好....

官方题解传送门:点击打开链接(让我翻译是不可能翻译的啦hh)

tip:ans开long long 否则会爆

代码:

#include<cstdio>
#include<cstdlib>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#include<string>
#include<iomanip>
#include<vector>
#include<map>
#include<set>
typedef long long ll;
const int inf = 0x3f3f3f3f;
const int maxn = (int)2e5 + 5;
const int mod = (int)1e9 + 7;
using namespace std;

int a[maxn];

int main()
{
	int n; scanf("%d", &n);
	int l = 1;
	ll ans = 0, sum = 0;
	for(int r = 1; r <= n; r++){
		scanf("%d", &a[r]);
		while((sum ^ a[r]) != sum + a[r]) sum ^= a[l], l++;
		sum ^= a[r];
		ans += (r - l + 1);
	}
	printf("%lld\n", ans);
	return 0;
}


<think>嗯,用户让我解析这段Java代码,特别是int lsb = ...这一行。首先,我得回忆一下这个算法的整体思路。题目是找出数组中只出现一次的两个数字,其他数字都出现两次。这种情况下,通常会用异或操作,因为相同的数字异或会抵消,结果为0。但如果有两个不同的单独数字,异或的结果会是这两个数的异或值,所以需要进一步处理。 那代码的大致流程应该是这样的:首先,对所有数进行异或,得到xorsum,这个xorsum实际上就是那两个单独数字的异或结果。因为其他数字成对出现,异或后为0。接下来的问题是如何把这两个数字分开。这时候需要找到xorsum中的一个二进制位,这个位在两个单独数字中一个是1,另一个是0。这样就能将原数组分成两组,每组各包含一个单独数字,然后分别异或处理。 现在关键点在于如何找到这样的一个二进制位。代码中用了xorsum & (-xorsum)来获取最低有效位(LSB),也就是最右边的1所在的位。但这里有个特殊情况判断,如果xorsum是Integer.MIN_VALUE,即二进制1000...000,这时候xorsum本身就是负数,取负数的话可能会溢出?或者是因为在这种情况下,xorsum & (-xorsum)的结果是否正确? 比如,当xorsum是Integer.MIN_VALUE时,-xorsum在Java中会溢出,因为int的范围是-2^31到2^31-1,所以Integer.MIN_VALUE的绝对值超过了最大正数,所以-xorsum的结果还是Integer.MIN_VALUE?这时候xorsum & (-xorsum)就等于xorsum本身,所以这种情况下直接取xorsum。否则的话,用xorsum & (-xorsum)来得到LSB。 这一步的意义是为了找到两个单独数字不同的最低有效位,这样可以根据这一位将数组分成两部分。然后对这两部分分别进行异或,最终得到两个单独的数字。 那用户的问题主要是这一步为什么要这么做,以及为什么要处理Integer.MIN_VALUE的情况。可能用户对位运算中的负数处理不太清楚,或者对溢出情况有疑问。需要解释清楚补码表示下的负数,以及如何用x & -x来得到最低有效位的原理。 可能还需要举例子说明。比如,假设xorsum是某个数,比如6(二进制0110),那么-xorsum在补码中是1010(假设4位的话),然后x & -x得到0010,即最低位的1。这时候就能用这个位来区分两个不同的数字。 但当xorsum是Integer.MIN_VALUE时,即二进制1后面31个0,那么-xorsum在补码中是无法表示的,因为int的范围到不了+2^31,所以这时候的-xorsum会溢出,导致结果还是Integer.MIN_VALUE本身?或者可能这时候的计算结果是否正确? 比如,在Java中,对于Integer.MIN_VALUE取负数,实际上还是Integer.MIN_VALUE,因为溢出。所以在xorsum为Integer.MIN_VALUE时,xorsum & (-xorsum)的结果就是xorsum本身,这时候作为掩码是否正确?这个时候只有最高位是1,所以根据这个掩码分组的话,其他数的该位是否为1会被分组。这时候是否正确? 比如,假设两个单独的数字是x和y,它们的异或结果是x ^ y = Integer.MIN_VALUE,即最高位不同。这时候用这个掩码的话,x和y在这一位一个是1,另一个是0。所以这时候的分组是正确的,可以正确地将两个数分开。因此,这一步的处理是正确的,不需要特殊处理?或者可能当xorsum是Integer.MIN_VALUE时,xorsum & (-xorsum)就等于xorsum本身,所以这时候直接使用即可,但为什么代码中要单独处理这个情况? 可能是在这种情况下,xorsum & (-xorsum)的结果会因为溢出而不正确?或者是否在Java中,当xorsum是Integer.MIN_VALUE时,-xorsum仍然是Integer.MIN_VALUE(因为溢出),所以这时候进行&运算的结果就是xorsum本身。这时候,掩码是正确的,因为最低有效位就是最高位。所以这个条件判断可能只是为了防止溢出带来的问题? 或者可能当xorsum是Integer.MIN_VALUE的时候,xorsum & (-xorsum)的计算会得到正确的掩码,所以不需要特殊处理,但代码中作者可能为了保险起见,或者在某些情况下可能出错,所以直接使用xorsum? 比如,假设xorsum是Integer.MIN_VALUE,那么它的二进制是10000000 00000000 00000000 00000000。在Java中,-xorsum的计算是取反加1,即补码运算。原数的补码是它本身(因为是负数)。取反的话,得到01111111 ... 1111,加1得到10000000 ... 0000,所以-xorsum等于xorsum本身。这时候xorsum & (-xorsum)的结果就是xorsum。这时候,lsb的值就是xorsum本身,也就是最高位的1。这时候,用这个掩码来分割数组是正确的,因为两个单独的数字在这一位上是不同的。因此,这个条件判断是否是多余的? 可能作者考虑到当xorsum是Integer.MIN_VALUE时,-xorsum会导致溢出,从而使得xorsum & (-xorsum)的结果仍然是xorsum,这在逻辑上是正确的。所以,这个时候的条件判断是否必要? 例如,假设xorsum是Integer.MIN_VALUE,那么xorsum & (-xorsum)的结果等于xorsum,而这时候xorsum & (-xorsum)的结果确实是正确的掩码(唯一的1位),所以此时条件判断是否多余? 可能作者在这里是为了处理可能的情况,即当xorsum为Integer.MIN_VALUE时,直接使用xorsum本身作为掩码,而不用做位运算,因为在这种情况下,-xorsum会导致溢出,但位运算的结果仍然正确。或者,是否在某些情况下,当xorsum是Integer.MIN_VALUE时,xorsum & (-xorsum)的行为会有问题? 或者,可能作者在这里的考虑是,当xorsum是Integer.MIN_VALUE时,xorsum & (-xorsum)的结果还是xorsum,而其他情况下,用xorsum & (-xorsum)来得到最低有效位。所以条件判断可能只是为了避免潜在的溢出问题,但实际上在这种情况下,位运算的结果是正确的,所以条件判断可能并非必须,但作者出于谨慎添加了。 所以,这一步的目的是找到xorsum中最右侧的1的位置,作为分组的依据。例如,如果xorsum是6(二进制0110),那么xorsum & (-xorsum)得到0010,即第二个bit位。这样,数组中所有数的这个bit位为1的分为一组,剩下的为另一组。这样就能确保两个单独的数被分到不同的组中,而其他相同的数会被分到同一组,从而异或后消去。 总结来说,lsb这一步是为了找到两个单独数不同的最低有效位,从而将数组分成两组,每组各包含一个单独数,然后通过异或找出这两个数。而处理Integer.MIN_VALUE的情况可能是为了避免溢出或者确保正确性。</think>我们来逐步解析这段代码,特别是关键步骤 `int lsb = ...` 的作用。 --- ### **代码整体思路** 题目要求:**在数组中找出仅出现一次的两个数字,其余数字均出现两次。** 代码核心思路: 1. **异或性质**:相同数字异或结果为 $0$,不同数字异或结果为 $1$。因此,对所有数字异或后,最终结果 `xorsum` 等于两个目标数字的异或值。 2. **分组**:通过 `xorsum` 的某一位将数组分为两组,每组包含一个目标数字,其他数字成对出现,最终通过异或消去。 --- ### **关键代码解析** #### **1. 计算异或总和** ```java int xorsum = 0; for (int num : nums) { xorsum ^= num; ``` - **目的**:得到两个目标数字的异或值 `xorsum`。例如,若目标数字是 $a$ 和 $b$,则 `xorsum = a ^ b`。 --- #### **2. 确定最低有效位(LSB)** ```java int lsb = (xorsum == Integer.MIN_VALUE ? xorsum : xorsum & (-xorsum)); ``` - **作用**:找到 `xorsum` 中最右侧的 $1$ 的位置(即最低有效位),用于分组。 - **原理**: - `x & (-x)` 在二进制中会保留最右侧的 $1$,其余位设为 $0$。例如: - 若 $x = 6$(二进制 $0110$),则 $-x = 1010$(补码表示),$x \& (-x) = 0010$。 - **特殊情况**:当 `xorsum` 是 `Integer.MIN_VALUE`(二进制 $1000\cdots0000$),其补码表示为自身,直接取 `xorsum` 本身作为掩码。 --- #### **3. 分组异或** ```java int type1 = 0, type2 = 0; for (int num : nums) { if ((num & lsb) != 0) { type1 ^= num; } else { type2 ^= num; } } ``` - **步骤**: 1. 根据 `lsb` 将数组分为两组: - 第 $1$ 组:数字在 `lsb` 对应位为 $1$。 - 第 $2$ 组:数字在 `lsb` 对应位为 $0$。 2. 每组分别异或,结果即为两个目标数字。 --- ### **示例说明** 假设数组为 $[1, 2, 1, 3, 2, 5]$,目标数字是 $3$ 和 $5$: 1. **计算 `xorsum`**: $3$ ^ $5 = 6$(二进制 $0110$)。 2. **确定 `lsb`**: $6 \& (-6) = 0010$(二进制)。 3. **分组**: - 第 $1$ 组(`lsb` 位为 $1$):$[2, 3, 2]$ → 异或结果为 $3$。 - 第 $2$ 组(`lsb` 位为 $0$):$[1, 1, 5]$ → 异或结果为 $5$。 --- ### **总结** - **`lsb` 的作用**:通过异或结果的某一位差异,将数组分为两组,确保两个目标数字被分离。 - **特殊处理 `Integer.MIN_VALUE`**:防止补码运算溢出导致掩码错误,直接使用其本身作为掩码。
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