给定一个长度为 n 的数组，找到子集的 XOR 等于给定数字的子集数

Posted 2023-02-22

【中文标题】给定一个长度为 n 的数组，找到子集的 XOR 等于给定数字的子集数

【英文标题】：Given an array of length n, find number of subsets where XOR of a subset is equal to a given number [closed]

【发布时间】：2015-12-08 05:34:39

【问题描述】：

给定一个长度为n 的数组arr，找出有多少arr 的子集使得这些子集中的XOR(^) 等于给定的数字ans。

我有这种dp 方法，但有没有办法提高它的时间复杂度。 ans 总是小于 1024。

这里ans 是第。这样子集的XOR(^) 等于它。 arr[n] 包含所有数字

memset(dp, 0, sizeof(dp));
dp[0][0] = 1;

for(i = 1; i <= n; i++)
    for(j = 0; j < 1024; j++) 
        dp[i][j] = (dp[i-1][j] + dp[i-1][j^arr[i]]);
    


cout << (dp[n][ans]);

【问题讨论】：

你的问题不够清楚。

dp 是正确的方法。您面临的问题是什么？

@MohitJain 如何提高它的时间复杂度

我得到 TLE。 N 的数量级为 10^5。

那么您似乎应该能够利用输入数组中的重复。假设输入有 10^5 个数字，但只有 10^3 个唯一值是可能的，那么平均每个值在输入中出现 100 次。 XOR 的特性之一是，将一个数与自身异或偶数次产生 0，奇数次产生该数。结合这两个观察结果，您应该能够大大加快速度。

【参考方案1】：

来自user3386109 的评论，建立在您的代码之上：

/* Warning: Untested */
int counts[1024] = 0, ways[1024];
for(int i = 1; i <= n; ++i) counts[ arr[i] ] += 1;
for(int i = 0; i <= 1024; ++i) 
  const int z = counts[i];
  // Look for overflow here
  ways[i] = z == 0 ?
              0 :
              (int)(1U << (z-1));


memset(dp, 0, sizeof(dp));
dp[0][0] = 1;

for(i = 1; i <= 1024; i++)
    for(j = 0; j < 1024; j++) 
        // Check for overflow
        const int howmany = ways[i] * dp[i-1][j];
        dp[i][j] += howmany;
        dp[i][j^i] += howmany;
    


cout << (dp[1024][ans]);

对于计算odd_ 和even_，您还可以使用以下内容：

ⁿc₀+ⁿc₂+... = ⁿc₁+ⁿc₃... = 2^n-1

因为选择奇数的方法数=拒绝奇数的方法数=选择偶数的方法数

您还可以通过仅保留 2 列 dp 数组并在 dp[i-2][x] 被丢弃时重用它们来优化空间。

【讨论】：

我认为方式的数量较少。例如，如果输入为 4,1,1,1，目标为 5，则有效子集为 4,1 和 4,1,1,1。因此，选择奇数个 1 的方法数为(z+1)/2。选择偶数个 1 的方法有 (z+2)/2。

谢谢@user3386109。我假设不同索引处的 1 计数不同。即4, 1可以3种方式选择，4, 1, 1, 1可以1种方式选择。

似乎问题中的代码将计数 4,1 三倍，但我不相信这是代码应该做的。我想这取决于 OP 来决定:)

@MohitJain 你不觉得这个解决方案有问题吗？

@ankitkumar 可能是。您能否详细说明可能出了什么问题。这个答案为实现最终解决方案提供了更多的方向/提示。每当我有额外的时间时，我都会编写一个测试用例来与 OP 的版本进行比较。

【参考方案2】：

动态编程背后的理念是，(1) 永远不要两次计算相同的结果，(2) 只根据需要计算结果，而不是在你做的时候预先计算整个事情。

所以solve(arr, n, ans) 需要一个解决方案ans < 1024、n < 1000000 和arr = array[n]。让dp[n][ans] 保存结果数量的想法是合理的，因此需要 dp 大小为dp = array[n+1][1024]。我们需要一种方法来区分尚未计算的结果和可用的结果。所以memset(dp, -1, sizeof(dp)) 然后就像你已经做过的dp[0][0] = 1

solve(arr, n, ans):
    if (dp[n][ans] == -1)
        if (n == 0) // and ans != 0 since that was initialized already
            dp[n][ans] = 0
        else
            // combine results with current and without current array element
            dp[n][ans] = solve(arr + 1, n - 1, ans) + solve(arr + 1, n - 1, ans XOR arr[0])
    return dp[n][ans]

优点是，您的 dp 数组只是在解决方案的途中部分计算，因此这可能会节省一些时间。

根据堆栈大小和n，可能需要将其从递归解决方案转换为迭代解决方案

【讨论】：

动态规划的大多数理论描述似乎都暗示了您的想法 (2)。但几乎所有动态编程的实际应用都抛弃了这一点。知道您需要哪些结果最终会大大增加解决方案的内存需求，而检测您已经计算的结果（相对于以可预测的顺序计算）会大大增加所需的时间。

@JSF 是的，我不得不为此增加一点堆栈大小（正在工作），所以我尝试将其转换为某种工作队列解决方案，然后事情开始变得尴尬。所以我想一个好的解决方案真的需要处理一些细节，比如压缩重复输入数字的数量。