Sasha and a Bit of Relax(数论,异或)

本文探讨了一种特殊类型的数组问题,即寻找数组中满足特定异或条件的区间对数量。通过对异或特性的深入理解,文章提供了一种高效算法,用于解决只有偶数长度区间的异或和等于0的问题。通过前缀异或和技巧,算法能在O(n)的时间复杂度内找到所有符合条件的区间。

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C. Sasha and a Bit of Relax

链接:C - Sasha and a Bit of Relax

题意:

给一个数组a,

a[l]⊕a[l+1]⊕…⊕a[mid]=a[mid+1]⊕a[mid+2]⊕…⊕a[r],mid=(l+r-1)/2;

问有多少个l,r对可以构成这种等式,只考虑    l-r+1=偶数   的情况

解析:

利用异或的性质:出现偶数次的数异或值为0 
如果   a[l]⊕a[l+1]⊕…⊕a[mid]=a[mid+1]⊕a[mid+2]⊕…⊕a[r]

则a[l]⊕a[l+1]...^a[r]==0,问题转化为:找共有多少(l,r)连续异或的结果为0。

长度一定要是偶数个,所以l-1和r要么都是偶数,要么都是奇数

如果当前位置的异或值出现过,并且之前出现的位置与当前出现位置下标的奇偶性相同,这就是所求区间

ans可能超过int范围,用long long

ac:

#include<bits/stdc++.h>
#define ll long long
#define MAXN 300005
using namespace std;

ll a[MAXN]={0};
ll cnt[2][(1<<20)+3]={0};

int main()
{
    ll n,ans=0,sum=0;
    cin>>n;
    cnt[0][0]=1;
    for(ll i=1;i<=n;i++)
    {
        cin>>a[i];
        sum=sum^a[i];
        ans+=cnt[i%2][sum];
        cnt[i%2][sum]++;
    }
    cout<<ans<<endl;
    return 0;
}

差不多的题:k倍区间(前缀和,思维)

### 强化学习中Sasha算法的原理介绍 强化学习(Reinforcement Learning, RL)是一种通过与环境交互来学习策略的方法,其目标是使智能体在环境中采取一系列动作以最大化累积奖励。Sasha Rush组的研究工作主要集中在自然语言处理(NLP)领域中的序列生成任务上,虽然并非直接属于强化学习范畴,但其提出的编码器-解码器架构为后续强化学习中的序列生成任务提供了重要参考[^2]。 #### 1. 编码器-解码器框架 Sasha Rush组的工作(Rush et al., 2015)提出了一种基于注意力机制的编码器-解码器模型,用于文本简化、标题生成等任务。该模型的核心思想是将输入序列编码为一个固定长度的向量表示,然后通过解码器将其转换为目标序列。这种架构设计与强化学习中的策略网络(Policy Network)有相似之处,因为它们都涉及从一个状态空间到动作空间的映射[^2]。 ```python import torch import torch.nn as nn class EncoderDecoder(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(EncoderDecoder, self).__init__() self.encoder = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim) self.decoder = nn.LSTM(hidden_dim, output_dim) def forward(self, input_seq): _, (hidden, _) = self.encoder(input_seq) output, _ = self.decoder(hidden) return output ``` #### 2. 强化学习中的应用 在强化学习中,Sasha算法的原理可以被扩展为以下几点: - **状态表示**:类似于编码器的功能,强化学习中的状态可以通过神经网络进行编码,以便捕捉环境的复杂特征。 - **动作选择**:解码器的作用可以类比为强化学习中的策略网络,负责根据当前状态选择最优动作。 - **奖励信号**:强化学习通过奖励信号指导智能体学习,而Sasha算法中的监督信号则由目标序列提供。两者在训练目标上有一定的相似性[^1]。 #### 3. 注意力机制的作用 Sasha算法引入的注意力机制允许模型在生成每个输出词时聚焦于输入序列的不同部分。这种机制在强化学习中也有广泛应用,例如在多智能体协作或复杂环境建模中,注意力机制可以帮助智能体关注关键信息[^3]。 #### 4. 训练目标的差异 尽管Sasha算法主要依赖监督学习,但其训练目标可以启发强化学习中的奖励设计。例如,强化学习中的下一个令牌预测(NTP)和掩码语言建模(MLM)目标可以被视为对Sasha算法训练目标的扩展[^4]。 ```python # 掩码语言建模示例 def masked_language_modeling(sequence, mask_token_id): masked_sequence = sequence.clone() mask_indices = torch.rand(len(sequence)) < 0.15 masked_sequence[mask_indices] = mask_token_id return masked_sequence ``` ### 结论 Sasha算法的核心思想在于利用编码器-解码器框架结合注意力机制完成序列生成任务。这一思想为强化学习中的策略学习提供了重要借鉴,尤其是在状态表示、动作选择和奖励设计等方面。
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