算法学习1863. 找出所有子集的异或总和再求和(java / c / c++ / python / go / rust)

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1863. 找出所有子集的异或总和再求和:

一个数组的 异或总和 定义为数组中所有元素按位 XOR 的结果;如果数组为 空 ,则异或总和为 0 。

  • 例如,数组 [2,5,6] 的 异或总和 为 2 XOR 5 XOR 6 = 1 。
    给你一个数组 nums ,请你求出 nums 中每个 子集 的 异或总和 ,计算并返回这些值相加之 和 。

注意:在本题中,元素 相同 的不同子集应 多次 计数。

数组 a 是数组 b 的一个 子集 的前提条件是:从 b 删除几个(也可能不删除)元素能够得到 a 。

样例 1

输入:
	nums = [1,3]
输出:
	6
解释:
	[1,3] 共有 4 个子集:
	空子集的异或总和是 0 。
	[1] 的异或总和为 1 。
	[3] 的异或总和为 3 。
	[1,3] 的异或总和为 1 XOR 3 = 2 。
	0 + 1 + 3 + 2 = 6

样例 2

输入:
	nums = [5,1,6]
输出:
	28
解释:
	[5,1,6] 共有 8 个子集:
	空子集的异或总和是 0 。
	[5] 的异或总和为 5 。
	[1] 的异或总和为 1 。
	[6] 的异或总和为 6 。
	[5,1] 的异或总和为 5 XOR 1 = 4 。
	[5,6] 的异或总和为 5 XOR 6 = 3 。
	[1,6] 的异或总和为 1 XOR 6 = 7 。
	[5,1,6] 的异或总和为 5 XOR 1 XOR 6 = 2 。
	0 + 5 + 1 + 6 + 4 + 3 + 7 + 2 = 28

样例 3

输入:
	nums = [3,4,5,6,7,8]
输出:
	480
解释:
	每个子集的全部异或总和值之和为 480 。

提示

  • 1 <= nums.length <= 12
  • 1 <= nums[i] <= 20

分析

  1. 直接按照题意照做
  • 穷举所有可能的子集,O(2n)的时间复杂度,慢了,但是能做出来至少说明基础良好吧,不过这是算法题,讨厌了,得优化。
  1. 找到内在规律
  • 这题欺负数学不好的同学,没关系,二当家的想办法不用专业数学知识去解释。
  • 多个数做异或操作就是看每个位上1的数量是奇数,还是偶数,0没有贡献(0和x异或,结果就是x,对于x相当于没做操作)。
  • 从数组里穷举子集,每个数字只有2种选择(选择它和不选它),一共有2n个子集,所以每个数字被选中2n-1次,所以每个数字中那些为1的位,也是做出2n-1次运算贡献哦。
  • x * 2n-1相当于x << (n - 1)。
  • 别问我为什么,问就是,因为所以,科学原理。

题解

java

题目说什么,我们干什么的方式

class Solution {
    public int subsetXORSum(int[] nums) {
        int ans = 0;

        // 数字个数
        final int n    = nums.length;
        // 用每一位表示某个数字是否被选中
        final int bits = 1 << n;

        for (int b = 0; b < bits; ++b) {
            int temp = 0;
            for (int i = 0; i < n; ++i) {
                if ((b & (1 << i)) > 0) {
                    temp ^= nums[i];
                }
            }
            ans += temp;
        }

        return ans;
    }
}

利用规律的方法

class Solution {
    public int subsetXORSum(int[] nums) {
        int bits = 0;

        // 所有位上出现过1的数
        for (int num : nums) {
            bits |= num;
        }

        // 这些1乘以贡献次数
        return bits << (nums.length - 1);
    }
}

c

int subsetXORSum(int* nums, int numsSize){
    int bits = 0;

    // 所有位上出现过1的数
    for (int i = 0; i < numsSize; ++i) {
        bits |= nums[i];
    }

    // 这些1乘以贡献次数
    return bits << (numsSize - 1);
}

c++

class Solution {
public:
    int subsetXORSum(vector<int>& nums) {
        int bits = 0;

        // 所有位上出现过1的数
        for (auto num : nums) {
            bits |= num;
        }

        // 这些1乘以贡献次数
        return bits << (nums.size() - 1);
    }
};

python

class Solution:
    def subsetXORSum(self, nums: List[int]) -> int:
        bits = 0
        ## 所有位上出现过1的数
        for num in nums:
            bits |= num
        ## 这些1乘以贡献次数
        return bits << (len(nums) - 1)

go

func subsetXORSum(nums []int) int {
	bits := 0

	// 所有位上出现过1的数
	for _, n := range nums {
		bits |= n
	}

	// 这些1乘以贡献次数
	return bits << (len(nums) - 1)
}

rust

impl Solution {
    pub fn subset_xor_sum(nums: Vec<i32>) -> i32 {
        let mut bits = 0;

        // 所有位上出现过1的数
        nums.iter().for_each(|n|{ bits |= n;});

        // 这些1乘以贡献次数
        bits << (nums.len() - 1)
    }
}

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