算法之求两个数组各任意一位相加和组成的新数组中的前k位

输入时两个整数数组,他们任意两个数的和又可以组成一个数组,求这个和中前k个大的数。

如题,首先想到的暴力排序,把两个数组能相加得所有数放入一个新的数组,然后用各种排序,假设第一个数组长m,第二个数组长n。若用快速排序或堆排序等较快的排序。时间复杂度为o((log2(m+n))*(m+n)),空间复杂度为o(m+n)。显然我们只需要前k个大的数,并不需要存储所有相加得到的和,当k足够小时,空间有一定浪费。所以我的思路是将相加和的前k个数先塞进k大小的数组并通过快速排序将新数组调整为有序数组。然后将后面m*n-k个和依次插入数组,多出的一位舍弃。插入的方法我使用的是二分法。时间复杂度为o((log2(k))*(m+n)),空间复杂度为o(k)。

代码如下:

#include<iostream>
using namespace std;

int a[6] = { 5, 1, 2, 3, 9, 0 };
int b[8] = { 7, 6, 4, 5, 9, 1, 8, 2 };

//将数字分为两半前面的比关键字大后面的比关键字小
int Partition(int start, int end, int *arr){
	int temp = *(arr + start);
	while (start < end)
	{
		//下面第二个判断条件一定带上=否则数组中有重复元素则死循环
		wh
<think>嗯,我现在要解决的问题是,给定一个长度为n的数组所有子序列的按的总。这个问题看起来有点挑战性,我需要仔细思考该怎么解决。 首先,我得明确什么是子序列。子序列指的是数组任意元素按原顺序排列的组合,包括空序列。不过通常在这种问题里,空序列可能不被考虑,或者它的或为0,所以可能需要确认这一点。但根据通常的题目设定,可能这里指的是非空子序列,或者需要明确是否包含空序列。不过,暂且假设题目要所有可能的非空子序列的或之和。 接下来,问题的核心是如何高效地计算所有子序列的或的总。直接枚举所有可能的子序列显然不可行,因为对于n个元素数组,子序列的数量是2^n,当n较大时,这会导致指数级的时间复杂度,无法处理较大的n。因此,必须找到一种更高效的方法,可能是按考虑每一位的贡献。 记得在类似的问题中,比如所有子数组的异或之和,通常的做法是按来计算每一位的贡献。这里可能可以借鉴类似的思路。因为按或操作的性质,每一位的贡献可以独立计算,最后将各的贡献相加即可。 那么,我需要考虑每一位(比如二进制中的第k)在总中的贡献。对于每一位来说,如果某个子序列的或结果中该为1,那么它就会对总贡献2^k。因此,我们需要统计有多少个子序列的或结果包含该,然后将这个数量乘以2^k,最后将所有的贡献相加就是答案。 现在,问题转化为如何计算每一位k有多少个子序列的或结果包含该,即该在或操作中被置为1的子序列数目。 对于第k来说,子序列的或结果中该为1的条件是至少有一个元素在该上为1。因此,我们需要计算所有子序列中至少有一个元素在第k为1的数量。 但是,这里有一个需要注意的地方:按或操作是累积的,只要子序列中存在至少一个元素在该为1,那么整个子序列的或结果该就为1。所以,对于第k,所有包含至少一个该为1的元素的子序列的数量,就是该的贡献次数。 那么,如何计算这样的子序列数目? 假设数组中总共有m个元素在第k为1。那么,总共有n个元素,其中m个在该为1。我们需要计算包含至少一个这m个元素的子序列数目。而总的子序列数目是2^n(包括空序列),所以包含至少一个有效元素的数目是总子序列数减去所有都不选的数目,即2^n - 2^{n - m}。因为剩下的n - m个元素在该为0,所以这些元素可以任意选或不选,但必须不选任何一个m中的元素。所以,有效数目是(总子序列数) - (不选任何m中的元素的子序列数)= 2^n - 2^{n - m}。但这里有一个问题,因为子序列可以选择任意元素,只要其中至少有一个在m中的元素被选中。或者更准确地说,我们需要计算所有子序列中,至少有一个元素在k为1的子序列数目。 例如,假设数组中有m个元素的第k是1,剩下的n - m个是0。那么,要计算至少选一个这m个元素的子序列的数量。这等于总共有2^m - 1种方式选至少一个m中的元素,剩下的n - m个元素可以选或者不选,所以总共有(2^m -1) * 2^{n - m} 个子序列。这样每个这样的子序列的或操作在第k会是1。因此,第k的贡献就是这个数目乘以2^k。 但是,这个结论对吗?比如,假设有一个子序列中选了多个m中的元素,但或操作的结果仍然只是1,所以不管选多少,只要有一个,该就被置1。所以,计算所有包含至少一个m中的元素的子序列数目是正确的。那这个数目确实是(2^m -1)*2^{n -m}。对吗? 比如,假设m=2,剩下的n -m=1。那么,总共有(2^2 -1)* 2^1 =3*2=6个子序列。这包括选第一个元素,选第二个,选两个,以及每个这样的选择搭配剩下的元素选或不选。例如,当剩下的元素是否被选不影响该的值,所以确实每个这样的子序列在该的或结果为1。所以,这个方法是对的。 因此,每一位k的贡献是((2^m -1) * 2^{n - m}) * 2^k,其中m是数组中第k为1的元素的数量。 那接下来,算法的步骤可以是: 1. 对于每一位k(比如从0到30,假设是32整数),计算数组中该为1的元素的数量m。 2. 计算该的贡献: ( (2^m -1) * 2^{n -m} ) * (1 << k) 3. 将所有的贡献累加起来,就是最终的总。 不过,需要注意这里是否包含空序列的问题。比如,原来的总子序列数目是2^n,包括空序列。如果题目中的子序列是指非空的,那么需要调整计算。例如,如果题目要非空子序列,那么总子序列数目是2^n -1。但是在上面的计算中,假设我们计算的是包含至少一个该为1的子序列数目,其中可能包括空序列吗? 比如,当m=0时,那么该的贡献是0。当m>=1时,原来的计算式是(2^m -1)*2^{n -m}。这时候,当m>=1时,这个式子的结果是否包括空序列? 比如,当m=1,n=1时,该式子变成(2^1 -1)*2^{0} =1*1=1。这对应的是选该元素的子序列,即只有一个子序列,也就是该元素本身。此时,空序列没有被计算进去。因为当m=1时,总共有(2^m -1)=1种选法,即选这个元素,而剩下的n-m=0元素的可选情况是2^0=1种。所以此时,总共有1*1=1个子序列,即该元素本身,是正确的。 但是如果原来的总子序列数目是2^n(包括空),而在这里,当m>=1时,我们的式子是(2^m -1)*2^{n -m},这个式子是否包括了空序列?比如,假设当m=0,那么式子为0,正确。当m=1,n=2,剩下的元素有一个,该元素在第k为0。此时,式子得到的是(2^1 -1)*2^{1}=1*2=2。这些子序列是:选第一个元素(第k为1),不选第二个;选第一个元素,选第二个;不选第一个,选第二个?不,这里可能有问题。或者,可能我的分析有误。 或者,可能需要重新理解式子中的(2^m -1) 2^{n-m}。例如,假设总共有m个元素在第k为1,n-m个元素为0。那么,我们需要选至少一个m中的元素,并且可以自由选择n-m中的元素。所以,对于m中的元素来说,至少选一个,所以有2^m -1种选择方式;对于n-m中的元素,可以选或不选,所以是2^{n-m}种方式。因此,总共有(2^m -1)*2^{n -m}个子序列。这包括所有可能的非空选法吗? 比如,当n=2,m=1,且n-m=1。此时,该式子给出的是(2-1)*2^1=1*2=2。这两个子序列是:选第一个元素(k为1),第二个元素选或不选?比如,第一个元素必须被选,第二个可选。所以可能的子序列是:{A}, {A,B},其中A是第k为1的元素,B是第k为0的。这两个的或结果在第k都为1。所以确实这两个子序列会被计算,而其他子序列如只选B或者空序列的或结果在第k为0,不被计入贡献。 所以,这说明式子中的(2^m -1)*2^{n -m}是正确的,它计算了所有至少包含一个第k为1的元素的子序列数目,而每个这样的子序列在第k的或结果为1。此时,不管其他元素是否有该为1,只要至少有一个元素有,那么该的或结果就是1。所以,这种计算方式是正确的。 那现在,问题转化为如何计算每一位的贡献,然后累加。需要注意的是,这里假设所有子序列,包括空序列的情况。如果题目中的子序列要是非空的,那么可能需要调整计算。例如,如果题目中的子序列是指非空的,那么总共有(2^m -1)*2^{n -m} 个子序列,其中每个子序列都是非空的,对吗? 是的,因为当m>=1时,选至少一个元素,所以子序列长度至少为1。而如果题目允许空序列,那么是否需要将空序列的贡献(0)考虑进去?假设题目要的是所有可能的子序列,包括空序列,则上述计算是正确的。但通常,题目可能要的是非空子序列。因此需要明确题目的条件。 假设题目中的子序列包括空序列,那么总贡献是各个计算的式子之和。否则,如果题目要非空子序列,则总子序列数目是2^n -1,此时是否需要调整? 比如,假设题目要的是非空子序列,那么原来的式子(2^m -1)*2^{n -m} 是否已经排除了空序列的情况?例如,当m=0时,式子给出0;当m>=1时,式子中的每个子序列至少包含一个元素(因为必须选至少一个m中的元素),因此这些子序列都是非空的。因此,无论题目是否要非空,只要式子正确,则结果自动处理了空的情况。 例如,如果题目要的是所有子序列(包括空),那么空序列的或为0,所以对总没有贡献。此时,原式子中的计算是正确的,因为当m>=1时,式子中的子序列数目是包括空序列的吗?比如,当m=0时,贡献是0;当m>=1时,是否有可能选0个元素? 比如,在式子(2^m -1)*2^{n -m}中,当m>=1时,选至少一个m中的元素,而剩下的n-m元素是否被选不影响。例如,当m=1,n=1时,式子得到(1)*1=1,即该元素被选。当m=1,n=2,剩下的元素为0,那么总共有(1)*2=2个子序列:选m中的元素,剩下的元素选或不选。这两种情况下,子序列的长度都是至少1,所以原式子的计算方式实际上是不考虑空序列的。因此,这里的式子计算的子序列数目是至少选一个元素的,也就是非空的子序列数目。所以,无论题目是否要包含空序列,这里的计算方式可能已经排除了空序列的贡献。或者说,式子中的计算是否允许选0个元素? 这个时候需要再仔细分析式子。例如,当m个元素中选至少一个,那么这些子序列的长度至少为1。剩下的n-m个元素可以选或不选,所以每个这样的子序列是至少选一个元素。所以,总共有(2^m -1)*2^{n -m}个非空子序列,这些子序列的或结果在第k为1。而如果题目需要的是所有子序列(包括空),那么空序列的或为0,所以对总没有贡献,因此原式子的计算是正确的。这可能说明,无论题目是否包含空序列,式子中的计算方式得到的都是正确的,因为当题目包含空序列时,空序列的或为0,对各的贡献为0,所以总贡献等于式子中的结果。而当题目不包含空序列时,式子中的结果恰好是非空子序列的数目。所以,原式子的计算是正确的,无论题目是否包含空序列,只要在题目要包含空序列的情况下,空序列的或为0,不影响总。因此,式子中的计算是合理的。 现在,我需要确认这个思路是否正确,并考虑如何处理各个的贡献。 接下来,举个例子来验证这个思路是否正确。 例如,数组是[1, 2, 3],所有子序列的或之和数组中的元素二进制形式为: 1: 01 2: 10 3: 11 那么各个子序列的或: 空序列:0 → 不贡献 单个元素: 1 → 01 → 1 2 → 10 → 2 3 → 11 →3 两个元素: 1|2 → 11 →3 1|3 → 11 →3 2|3 → 11 →3 三个元素: 1|2|3 → 11 →3 所以所有非空子序列的或为:1+2+3+3+3+3+3 = 1+2+3*5=3+15=18? 或者计算所有子序列的或的总: 空序列的或为0,非空的相加是18。那么总是18? 或者可能我数错了。让我们再仔细算一遍: 数组是[1,2,3]。 子序列共有2^3=8个,包括空序列。非空的7个: 子序列: 1 →1 2 →2 3 →3 1,2 →1|2=3 1,3 →1|3=3 2,3 →2|3=3 1,2,3 →3 所以总为1+2+3+3+3+3+3 = 1+2+3×5= 1+2=3; 3×5=15 →总18。如果包含空序列的话总还是18,因为空序列贡献0。 现在,用我们的方法来计算。 对于每一位: 这里假设是二进制的最低是第0。例如,数字1的二进制是01,所以第0是1,第1是0。数字2是10,第1是1。数字3是11,第0第1都是1。 那么,我们来看每一位的贡献。 0: 数组中该为1的元素是13,共m=2个。剩下的元素是2,所以n=3,n -m =1. 贡献是:(2^2 -1) * 2^{1} * 1(2^0)= (3)*2*1=6. 1: 数组中该为1的元素是23,m=2,n-m=1. 贡献是:(3)*2*2= 3*2*2=12. 总是6+12=18,与实际计算结果一致。这说明我们的方法是正确的。 另一个例子,数组是[1]。所有子序列是空[1]。总是1(如果非空)或0+1=1。按方法计算: 0:m=1,贡献(2^1-1)*2^(0)*1=1*1*1=1.总1,正确。 另一个例子,数组是[1,1]。子序列的或为: 空:0 [1] →1 [1] →1 [1,1] →1. 总:0+1+1+1=3,如果包含空的话。或者非空的话是1+1+1=3. 按方法计算: 0:m=2,n=2. 贡献:(2^2-1)*2^{0} *1=3*1*1=3. 总3,正确。 这说明方法是正确的。 因此,总结算法步骤如下: 1. 对于每一个二进制k(比如从0到30或更高,取决于元素范围),统计数组中该为1的元素个数m。 2. 对于该,计算贡献为:(2^m - 1) * 2^(n - m) * (1 << k)。 3. 将所有的贡献相加,得到总。 需要注意的是,计算幂的时候可能会很大,需要取模(如果题目要的话)。但如果没有特别说明,可能需要使用大整数或者按照题目要处理。 现在,如何高效实现这个算法? 对于每个k,遍历数组中的每个元素,统计该是否为1。这一步的时间复杂度是O(n * 32),假设是32整数,这非常高效,适用于n较大的情况。 然后,计算(2^m -1)*2^{n -m}。这里需要注意指数可能很大,所以可能需要使用快速幂,并在计算时取模。例如,如果题目要答案对1e9+7取模,那么需要用模运算。但这里假设题目不需要取模,直接输出结果。 例如,在Python中,可以直接使用pow函数,因为Python支持大整数。 综上,这个问题的解决方案是按统计贡献,利用二进制的独立性,将问题分解到每一位,计算每个的贡献,最后相加。</think>要解决一个长度为$n$的数组的所有子序列的按的总问题,可以按以下步骤进行: --- ### **问题分析** 1. **子序列定义**:子序列是从数组中选出若干元素(包括空序列),按原顺序排列的组合。 2. **按或的性质**:若子序列中存在某一位为1的元素,则结果的该必然为1。 3. **目标**:计算所有子序列或的总。若直接枚举所有子序列,时间复杂度为$O(2^n)$,不可行,需优化。 --- ### **关键思路:按独立计算贡献** - **二进制独立性**:每一位的贡献可以独立计算,最终总是所有贡献的。 - **贡献公式**:若某$k$在子序列的或结果中为1,则它对总的贡献为$2^k$。需要统计有多少个子序列的或结果中该为1。 --- ### **步骤分解** 1. **统计每一位的1的个数** 对于每个二进制$k$(如0到30),统计数组中该为1的元素数量,记为$m$。 2. **计算该的子序列数量** - 至少选一个该为1的元素:$2^m - 1$种选法(排除全不选的情况)。 - 其他可以任意选或不选:$2^{n-m}$种选法。 - 该的贡献次数为:$(2^m - 1) \times 2^{n - m}$。 3. **计算总** 将该的贡献次数乘以$2^k$(即$1 \ll k$),累加所有的贡献。 --- ### **公式总结** 总为: $$ \sum_{k=0}^{31} \left[ (2^{m_k} - 1) \times 2^{n - m_k} \times 2^k \right] $$ 其中$m_k$是第$k$为1的元素数量。 --- ### **示例验证** 以数组$[1, 2, 3]$为例: - **二进制表示**:$1_{(2)} = 01$,$2_{(2)} = 10$,$3_{(2)} = 11$。 - **子序列或的总**为$18$,按上述方法计算: - 第0贡献:$(2^2 - 1) \times 2^{1} \times 1 = 6$。 - 第1贡献:$(2^2 - 1) \times 2^{1} \times 2 = 12$。 - 总:$6 + 12 = 18$,与实际结果一致。 --- ### **代码实现(Python)** ```python def sum_or_subsequence(arr): n = len(arr) result = 0 for k in range(32): # 假设是32整数 count = 0 for num in arr: if num & (1 << k): count += 1 if count == 0: continue # 计算贡献 total = ( (1 << count) - 1 ) * (1 << (n - count)) result += total * (1 << k) return result # 示例 print(sum_or_subsequence([1, 2, 3])) # 输出18 ``` --- ### **复杂度分析** - **时间复杂度**:$O(n \cdot 32)$,遍历每个元素的每一位,高效适用于大$n$。 - **空间复杂度**:$O(1)$,仅需常数空间。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值