线性基学习

本文介绍了线性基的概念及其构造方法,通过实例展示了如何利用线性基解决子集异或和的最大化问题。线性基能够有效地简化这类问题的求解过程。

线性基介绍

有一个序列AAA,若存在一个序列BBB,使得对于AAA中任意若干个数的异或和kkk,一定有BBB中的若干个数,使得这些数的异或和为kkk,且BBB是满足以上条件的长度最小的序列,则称BBBAAA的线性基。

线性基可以用来解决一些子集异或和的问题。

线性基的性质

  1. 原序列的任意一个数都可以由线性基中的若干个数的异或和得到
  2. 线性基中任意若干个数的异或和不为000
  3. 在保持性质1的前提下,数的个数最少

线性基的构造

设数组ddd为数组aaa的线性基(ddd000开始),则我们可以得到ddd的长度一定小于等于aaa中的最大数的二进制的位数。为什么呢?如果di=2id_i=2^idi=2i,则如果ddd的长度与aaa中最大数的位数,则aaa中的每一个数都能按二进制位用did_idi异或而得。

我们规定:若did_idi不为000did_idi的最高位为i+1i+1i+1。当然,did_idi000表示did_idi不存在。那么,我们可以构造数组ddd

code

for(int i=1;i<=n;i++){
	for(int j=mx;j>=0;j--){
		if((a[i]>>j)&1){
			if(!d[j]){
				d[j]=a[i];
				break;
			}
			a[i]^=d[j];
		}
	}
}

对于每个aia_iai,设aia_iai的最高位为kkk,若dk−1=0d_{k-1}=0dk1=0,则将aia_iai赋给dk−1d_{k-1}dk1,否则令ai=ai⊕dk−1a_i=a_i\oplus d_{k-1}ai=aidk1。到最后一定能有若干个数能构成后来的aia_iai,那么用ai⊕dk−1a_i\oplus d_{k-1}aidk1就能得到先前的aia_iai

注:异或运算满足a⊕b⊕b=aa\oplus b\oplus b=aabb=a


例题

nnn个数组成的一个可重集合SSS,求一个集合T⊆ST\subseteq STS,使得T1⊕T2⊕T3⊕⋯⊕T∣T∣T_1 \oplus T_2 \oplus T_3 \oplus \cdots \oplus T_{|T|}T1T2T3TT最大。

  • n≤105n\leq 10^5n105
  • 0≤Si≤2500\leq S_i\leq 2^{50}0Si250

构造SSS的线性基ddd,显然SSS的最大异或和一定可以用ddd中的若干个数的异或和得到。

令答案为ansansansansansans的初始值为000。我们按ddd的下标从大到小遍历。对于每个did_idi,若ans⊕di>ansans\oplus d_i>ansansdi>ans,则ans=ans⊕dians=ans\oplus d_ians=ansdi。为什么呢?在i+1i+1i+1位之前的的每一位不变的情况下,第i+1i+1i+1位如果是000,则将其变为111一定是更优的。因为在之后各个aia_iai的第i+1i+1i+1位一定为000,所以只有在这个数中才能将ansansans的这一位变为111

  • ansansans的第i+1i+1i+1位为000,则显然ans⊕di>ansans\oplus d_i>ansansdi>ans
  • ansansans的第i+1i+1i+1位为111,则显然ans⊕di<ansans\oplus d_i<ansansdi<ans

所以我们可以通过ans⊕dians\oplus d_iansdiansansans的大小关系来决定是否要异或did_idi

code

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int n;
long long ans=0,a[100005],d[55];
int main()
{
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++){
		scanf("%lld",&a[i]);
	}
	for(int i=1;i<=n;i++){
		for(int j=50;j>=0;j--){
			if(a[i]&(1ll<<j)){
				if(!d[j]){
					d[j]=a[i];
					break;
				}
				a[i]^=d[j];
			}
		}
	}
	for(int i=50;i>=0;i--){
		if((ans^d[i])>ans) ans=ans^d[i];
	}
	printf("%lld",ans);
	return 0;
}
<think>首先,用户的问题是关于线性基算法的原理、应用和它在异或空间中的使用。用户提到了“线性基 算法 原理 应用 异或空间”,所以我需要全面解释线性基。 从系统指令看: - 所有行内数学表达式必须用$...$格式,比如变量、方程。 - 独立公式必须用$$...$$格式并单独成段。 - 使用中文回答。 - 生成相关问题。 - 在回答中引用的段落末尾添加引用标识,如[^1]。 - 回答结构清晰,逐步解决问题。 - 参考提供的引用内容。 提供的引用内容: - [^1] 解释了线性基表示异或空间的所有可能性,总答案是$2^n$,其中n是能插入线性基的数。 - [^2] 讨论了线性基计数,如贡献计算。 - [^3] 提到线性基计数(K大异或和),重新构造线性基。 - [^4] 涉及异或线性基的应用,如求排名。 用户意图是学习线性基,用于解决算法问题,如异或空间中的最大子集问题。 结构回答: 1. **简介**:介绍什么是线性基。 2. **原理**:解释线性基的构建原理,包括如何插入元素。 3. **应用**:讨论线性基在算法中的应用,如最大异或和、子集计数等。 4. **异或空间**:解释线性基如何表示异或空间。 5. **代码示例**:提供简单代码示例(如果相关)。 6. **相关问题**:生成相关问题。 确保使用LaTeX格式: - 行内数学:如$n$个元素。 - 独立公式:如构建过程。 从引用中提取关键点: - [^1]:线性基可以表示所有异或可能性,总数为$2^n$。 - [^2]:贡献计算,如元素对答案的贡献。 - [^3]:K大异或和,重新构造线性基。 - [^4]:求排名等。 回答步骤: 1. **定义线性基**:线性基是处理向量空间(特别是异或空间)的算法工具,用于高效表示一组数的线性无关基。 2. **原理**: - 插入过程:从高位到低位,如果某位有值,则异或或插入。 - 数学基础:在GF(2)域上,每个数可以看作是向量。 3. **应用**: - 最大异或和:在子集异或问题中,找到最大异或值。 - 子集计数:计算有多少不同异或值。 - K大异或和:找到第K小的异或值。 - 其他如判断值是否可表示等。 4. **异或空间**:线性基将一组数压缩成线性无关基,能表示原集合的所有可能异或结果。 5. **代码**:提供简化代码,如插入函数。 最后,生成相关问题。 完整回答框架: - **引言**:线性基概述。 - **原理**:详细解释构建过程。 - **应用**:列出常见应用。 - **异或空间解释**。 - **代码片段**。 - **相关问题**。</think>### 线性基算法:原理、应用与异或空间 线性基(Linear Basis)是一种在计算机科学中用于处理向量空间(特别是异或空间)的高效算法工具。它基于线性代数的概念,将一组数压缩成一个线性无关的基,从而简化问题求解。线性基常用于解决异或空间中的子集问题,如最大异或和、子集计数等。以下我将逐步解释其原理、应用及在异或空间中的作用,确保内容清晰可靠。 #### 1. **线性基的原理** 线性基的核心思想是将一组数(通常为整数)表示为二进制向量,并在 GF(2) 域(即模 2 的域)上构建一个线性无关基。这允许我们高效地表示原集合的所有可能异或结果。 - **构建过程**: - 线性基通常用一个数组 $w$ 表示,其中 $w[i]$ 存储最高位为 $i$ 的基向量。 - 插入一个新数 $x$ 时,从高位到低位扫描(例如从第 52 位到第 0 位): - 如果 $x$ 的第 $i$ 位为 1(即 $x \& (1 \ll i)$ 非零),则检查 $w[i]$ 是否已存在: - 若 $w[i]$ 为空,则设置 $w[i] = x$ 并结束插入。 - 否则,将 $x$ 异或 $w[i]$(即 $x = x \oplus w[i]$)以消除该位,继续扫描低位。 - 这个过程确保基向量保持线性无关,且能表示原集合的所有线性组合。 数学上,线性基的构建等价于求解向量空间的基。在 GF(2) 域中,每个数 $a_i$ 可视为一个向量,线性基 $B$ 满足: $$ \text{span}(B) = \text{span}(\{a_1, a_2, \dots, a_n\}) $$ 其中 $\text{span}$ 表示所有线性组合的集合。插入后,基的大小 $n$ 决定了异或空间的维度。 例如,给定数集 $\{3, 5, 6\}$(二进制:$11_2, 101_2, 110_2$),构建线性基: - 插入 3:$w[1] = 3$(最高位为 1)。 - 插入 5:$5 \oplus 3 = 6$,然后设置 $w[2] = 6$(最高位为 2)。 - 插入 6:$6 \oplus 6 = 0$,无需插入(已可表示)。 最终基为 $\{3, 6\}$,能表示所有原集合的异或值。 - **关键性质**: - 线性基的大小 $n$ 是原集合的秩(rank),表示异或空间的维度。 - 所有可能异或值有 $2^n$ 个不同结果(包括 0),因为每个基元素可选或不选[^1]。 - 插入时间复杂度为 $O(\log \text{maxval})$,其中 $\text{maxval}$ 是数的最大位宽。 #### 2. **线性基异或空间中的应用** 线性基专为异或运算($\oplus$)优化,异或空间指所有子集异或结果构成的集合。以下是常见应用场景: - **最大异或和**:找到子集异或的最大值。 - 方法:从高位到低位贪心。如果当前结果异或基向量 $w[i]$ 能增大值,则执行异或。 - 例如,求子集最大异或和:初始化 $ans = 0$,对每个 $i$ 从高到低,如果 $ans \oplus w[i] > ans$,则 $ans = ans \oplus w[i]$。 - 时间复杂度 $O(\log n)$,高效可靠。 - **子集计数**:计算不同异或值的数量。 - 线性基能表示所有 $2^n$ 个异或值($n$ 为基大小),因为每个基元素独立可选[^1]。 - 如果原集合有 $m$ 个数,但基大小为 $n$,则异或值总数就是 $2^n$(忽略重复或零)。 - **K 大异或和**:找到第 $K$ 小的异或值。 - 需要重构线性基,使每个基向量 $p[i]$ 的第 $j$ 位($j < i$)为 0,确保异或操作单调[^3]。 - 然后,将 $K$ 视为二进制数:如果 $K$ 的第 $j$ 位为 1,则异或对应基向量 $p[j]$。 - 公式:第 $K$ 小值为 $\bigoplus_{j} (K_j \cdot p[j])$,其中 $K_j$ 是 $K$ 的二进制位。 - **元素贡献计算**:评估每个元素对答案的影响。 - 例如,移除一个元素 $a_x$ 后,新基的大小为 $T$,则 $a_x$ 对答案的贡献为 $2^{n-1-T}$[^2]。 - 用于优化问题,如动态维护线性基。 - **其他应用**: - **判断值是否可表示**:查询一个值 $x$ 是否在异或空间中,通过尝试插入 $x$ 或模拟异或。 - **求排名**:计算一个值 $x$ 在异或值中的排名(允许重复时需特殊处理)[^4]。 - **实际场景**:网络路由算法、密码学(如线性反馈移位寄存器)、竞赛题目(如最大子集异或问题)。 #### 3. **代码示例** 以下是一个简化的线性基实现(Python 伪代码),基于引用中的思想。它包含插入函数和查询异或值总数: ```python mod = 2008 # 示例模数,用于大数处理 class LinearBasis: def __init__(self, bits=52): self.bits = bits self.w = [0] * (bits + 1) # 初始化基数组 self.n = 0 # 基的大小 def insert(self, x): """插入元素 x 到线性基中""" for i in range(self.bits, -1, -1): if x & (1 << i): # 检查第 i 位是否为 1 if not self.w[i]: self.w[i] = x self.n += 1 break else: x ^= self.w[i] # 消除当前位 def query_total(self): """查询不同异或值的总数,即 2^n mod mod""" return pow(2, self.n, mod) # 示例用法 basis = LinearBasis() numbers = [3, 5, 6] for num in numbers: basis.insert(num) print("不同异或值总数:", basis.query_total()) # 输出 4 (因为基大小 n=2, 2^2=4) ``` 此代码演示了基本操作。实际中,可根据需求扩展(如添加最大异或和函数)。 #### 4. **总结** 线性基通过构建线性无关基,高效压缩了异或空间,使问题复杂度从指数级降为线性或对数级。其原理基于 GF(2) 域上的向量空间,应用广泛于算法竞赛和实际问题。记住: - 基大小 $n$ 决定异或值总数 $2^n$。 - 插入操作确保基的线性无关性。 - 在异或空间中,线性基支持快速查询和计数。
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