博客
关于我
【ybtoj】【Trie】【例题2】最大异或对
阅读量:331 次
发布时间:2019-03-04

本文共 1307 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

最大异或对问题

问题描述

在给定的一组整数中,找到两个数,使得它们的异或结果达到最大值。这个问题可以通过Trie树结构高效地解决。

解题思路

  • 二进制转换:首先,将每个数的二进制形式展开。
  • Trie树结构:利用Trie树存储这些二进制数。Trie树的每个节点代表二进制数的一个位。
  • 异或最大值:在遍历每个数时,尽量选择与当前数不同的路径,这样可以使得异或结果尽可能大。
  • 代码实现

    #include 
    #include
    using namespace std;int n, x, num, s[3200020][40], ans, now, root, trie[3200020][40];void convert(int x, int cnt) { for (int i = 31; i >= 0; i--) { s[cnt][i] = (x >> i) & 1; }}int main() { scanf("%d", &n); for (int i = 1; i <= n; i++) { scanf("%d", &x); convert(x, i); root = 0; for (int j = 31; j >= 0; j--) { if (!trie[root][s[i][j]]) { trie[root][s[i][j]] = ++num; } root = trie[root][s[i][j]]; } } for (int i = 1; i <= n; i++) { root = now = 0; for (int j = 31; j >= 0; j--) { if (trie[root][1 - s[i][j]]) { now += (1 << j); root = trie[root][1 - s[i][j]]; } else { root = trie[root][s[i][j]]; } } ans = max(ans, now); } printf("%d", ans);}

    代码解释

  • 二进制转换函数convert函数将整数转换为二进制数组,并存储在s数组中。
  • 读取输入并构建Trie树:主函数首先读取输入数的数量n,然后逐个读取每个数,进行二进制转换,并构建Trie树。
  • 遍历寻找最大异或值:再次遍历每个数,通过Trie树找到与当前数不同的路径,以最大化异或结果。最终输出最大异或值ans
  • 这个方法通过Trie树高效地解决了最大异或对问题,时间复杂度为O(32 * n),适合处理较大的数据集。

    转载地址:http://ryiq.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    pandas 版本兼容特定的蟒蛇和NumPy配置吗?
    查看>>
    pandas 生成excel多级表头
    查看>>
    pandas 读取excel数据,以字典形式输出
    查看>>
    Pandas 读取具有浮点值的 csv 文件会导致奇怪的舍入和小数位数
    查看>>
    pandas 适用,但仅适用于满足条件的行
    查看>>
    pandas 重新采样到每月的特定工作日
    查看>>
    pandas :按移位分组和累加和(GroupBy Shift And Cumulative Sum)
    查看>>
    pandas :检测一个DF和另一个DF之间缺失的列
    查看>>
    Pandas-从具有嵌套列表列表的现有列创建动态列时出错
    查看>>
    Pandas-通过对列和索引的值求和来合并两个数据框
    查看>>
    pandas.DataFrame.copy(deep=True) 实际上并不创建深拷贝
    查看>>
    pandas.read_csv()的详解-ChatGPT4o作答
    查看>>
    PANDAS.READ_EXCEL()输出‘;溢出错误:日期值超出范围‘;而不存在日期列
    查看>>
    pandas100个骚操作:再见 for 循环!速度提升315倍!
    查看>>
    Pandas:对给定列求和 DataFrame 行
    查看>>
    Pandas、Matplotlib、Pyecharts数据分析实践
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法2
    查看>>
    Pandas中文官档~基础用法6
    查看>>
    Pandas中的GROUP BY AND SUM不丢失列
    查看>>
    pandas交换两列
    查看>>