当前位置: 首页 > news >正文

每日一题~ abc 365 E 异或运算(拆位+贡献)

处理位运算常用的方法:
拆位法(一位一位的处理,通常题目中会给出元素的最大是2的的多少次幂,当然也有给10的次幂的,自己注意一下就可以了)
常用的思想 :
算贡献。
异或的性质:
A^A=0
A^0=A
异或 具有类似前缀和的性质。可以通过前缀异或 求区间的异或值


洛谷lqb
题意:对于一组数,求所有子串的异或和 之后求和
因为 异或的前缀和的性质。所以区间的异或值,可以表示为前缀的异或
在这里插入图片描述
通过转化,其实就是求,异或前缀数组,两两异或的 和。
我们 一位一位的考虑。
对于某一位来说 ,
假设前缀数组中的元素 这一位上的数字是:
0 0 1 0 1,考虑两两异或,只有 1 和 0 能产生一个1.
那么 这一位对答案的贡献是 0的个数*1的个数 *这一位的权重。
将每一位的贡献加起来。
最后不要忘记每一个B元素都要和0异或一下。这个从上面的数学公式中,可以看出来。这个对应的就是 一个前缀区间的异或值。体现在代码中,就是cnt0=1

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long
void solve()
{int n;cin>>n;vector<int>a(n+1);for (int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i],a[i]^=a[i-1];int ans=0;for(int i=0;i<=20;i++){int cnt1=0,cnt0=1;for (int j=1;j<=n;j++){if ((a[j]>>i )&1)cnt1++;else cnt0++;}ans+=cnt0*cnt1*(1<<i);}cout<<ans<<'\n';
}

abc 365 E
题意:根据 异或前缀的性质,可以转换一下。
在这里插入图片描述
乍一看,这个很像 B数组两两异或的和。但是我们可以注意到 并没有相邻两项的异或。两两异或的结果很好求。
我们只需要,对答案减去B相邻两项的异或。就可以了。
有一个的小细节:
B数组的最初的元素是B0,所以数组开到了n+1。用数学公式表示很清楚~~

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define int long long 
void solve()
{int n;cin>>n;vector<int>a(n+1);for (int i=1;i<=n;i++)cin>>a[i],a[i]^=a[i-1]; int ans=0;for (int i=1;i<=n;i++)ans-=(a[i]^a[i-1]);for (int i=0;i<=30;i++){int cnt[2]{};for (int j=0;j<=n;j++){int x=(a[j]>>i) &1;cnt[x]++;}ans+=cnt[0]*cnt[1]*(1ll<<i);}cout<<ans<<"\n";}

添加链接描述
意外发现了,洛谷上的这个异或的题单。脑筋急转弯一下。
1,所有 子数组的元素和 的和。考虑每个元素的贡献,是包含这个元素的子数组的个数,
对于下标从1开始的情况,**包含这个元素的子数组的个数是(i)*(n-i+1).**累加起来就可以了。
2,求所有子数组的异或和 的异或和。因为X^X=0,所以只有子数组中出现奇数次的数字才会产生贡献。利用map来存储。

void solve()
{int n;cin>>n;map<int,int>mp;int t,tt;for (int i=0;i<n;i++){cin>>t;tt=(i+1)*(n-i);mp[t]+=tt;}int ans=0;for (auto [x,y]:mp){if (y&1){ans^=x;}}cout<<ans<<"\n";
}

3.所有子数组的异或和 的和。这道和上文第一题一样。
4.不会,先略过去
下面的题都是子序列
5.和1的子数组不同,这次是所有非空子序列的元素和 的元素和。
对于第i 个元素,包含这个元素的子序列有 2^(n-1),相当于剩下的元素都有选和不选两种选择。
所以将每个元素的贡献加起来就可以了
6.所有非空子序列的 异或和 的异或和。只有贡献奇数次的数值才会产生贡献。
每个数贡献的是 2^(n-1) 次,只有n=1的时候,是奇数。输出这个数值,就可以了。其他时候都是零。
7.计算非空子序列的 异或和 的和 。也是拆位思考。如果这一位没有1,那么贡献是0.如果有1那么贡献是2^(n-1) 再乘上权重。(不是很明白,怎么算的贡献)先贴上灵神的题解,日后再来想想。
在这里插入图片描述

8.计算 非空子序列 和的异或和。
考虑枚举累加每个子序列和的可能值的贡献
对当前序列数和sum,得到该和的方案数为奇数时贡献为sum,否则为0
考虑使用01背包推导序列数和的方案数的奇偶性
dp[j]表示装满j 的方案数。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
const int mod=1e9+7;
#define int long long void solve()
{int n;cin>>n;vector<int>a(n);int sum=0;for (int i=0;i<n;i++){cin>>a[i];sum+=a[i];}vector<int>dp(sum+1);//装满容量为j的背包,有多少种方法dp[0]=1;for (int i=0;i<n;i++)for (int j=sum;j>=a[i];j--){dp[j]+=dp[j-a[i]];}int ans=0;for (int i=1;i<=sum;i++){if (dp[i]&1)ans^=i;}cout<<ans<<"\n";}

相关文章:

每日一题~ abc 365 E 异或运算(拆位+贡献)

处理位运算常用的方法&#xff1a; 拆位法&#xff08;一位一位的处理&#xff0c;通常题目中会给出元素的最大是2的的多少次幂&#xff0c;当然也有给10的次幂的&#xff0c;自己注意一下就可以了&#xff09; 常用的思想 &#xff1a; 算贡献。 异或的性质&#xff1a; A^A0 …...

前端八股文笔记【三】

JavaScript 基础题型 1.JS的基本数据类型有哪些 基本数据类型&#xff1a;String&#xff0c;Number&#xff0c;Boolean&#xff0c;Nndefined&#xff0c;NULL&#xff0c;Symbol&#xff0c;Bigint 引用数据类型&#xff1a;object NaN是一个数值类型&#xff0c;但不是…...

AI学习记录 - transformer的Embedding层

创作不易&#xff0c;免费的赞 前面有介绍了GPT2如何进行token化的过程&#xff0c;现在讲下transformer的Embedding层 Embedding层就是一个巨大的矩阵&#xff0c;边长分别是词汇表长度和词向量维度&#xff0c;矩阵里面的每一个数字都是一个随机初始化的&#xff0c;或者是…...

23-PCB封装名称的统一添加与管理

1.进入封装管理器 2. 选择对象&#xff0c;点击右侧添加按钮 3. 搜索所需要的封装 4.接受创建变更 5.执行变更 6.关闭...

【Python从入门到进阶】62、Pandas中DataFrame对象案例实践

接上篇《61、Pandas中DataFrame对象的操作&#xff08;二&#xff09;》 上一篇我们讲解DataFrame对象的统计分析、可视化以及数据导出与保存相关内容。本篇我们延续之前学习的DataFrame对象的知识&#xff0c;结合一个数据案例进行实践操作。 一、案例说明 我们将通过一个股…...

使用Python实现深度学习模型:智能环境监测与预警

介绍 智能环境监测与预警是保护生态环境和人类健康的重要手段。通过深度学习技术,我们可以实时获取环境数据,分析环境变化趋势,及时发出预警。本文将介绍如何使用Python和深度学习库TensorFlow与Keras来构建一个简单的环境监测与预警模型。 环境准备 首先,我们需要安装必…...

ThreadLocal的使用场景是什么

ThreadLocal 是 Java 中用于实现线程局部变量的工具&#xff0c;它提供了每个线程独立的变量副本&#xff0c;使得不同线程对该变量的操作不会相互干扰。以下是 ThreadLocal 的常见使用场景&#xff1a; 线程安全的对象共享&#xff1a; ThreadLocal 可以用来避免线程间共享状…...

【网络爬虫篇】逆向实战—某东:滑块验证码(逆向登录)2024.8.7最新发布,包干货,包详细

【网络爬虫篇】更多优秀文章借鉴&#xff1a; 1. 使用Selenium实现黑马头条滑块自动登录 2. 使用多线程采集爬取豆瓣top250电影榜 3. 使用Scrapy爬取去哪儿网游记数据 4. 数据采集技术综合项目实战1&#xff1a;国家水稻网数据采集与分析 5. 数据采集技术综合项目实战2&#x…...

为什么优质的酱香白酒都会带点苦味?

大家好&#xff0c;我是酱酒亮哥&#xff0c;不知大家有没有发现&#xff0c;在制作一杯美味的咖啡或是烘焙一块香脆的面包时&#xff0c;制作过程中都会有一些独特的味道和香气产生&#xff0c;对吧&#xff1f;同样地&#xff0c;酱香白酒的酿造过程也是一个复杂而精细的化学…...

软件测试常见面试题

软件测试阶段分为单元测试&#xff0c;集成测试&#xff0c;系统测试&#xff0c;验收测试。单元测试策略为对代码中的函数方法进行测试&#xff0c;目的是发现代码的问题。集成测试策略是模块中组合起来进行测试&#xff0c;要求发现与接口有关的问题。系统测试策略是子系统的…...

面试经典算法150题系列-接雨水

接雨水 给定 n 个非负整数表示每个宽度为 1 的柱子的高度图&#xff0c;计算按此排列的柱子&#xff0c;下雨之后能接多少雨水。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;height [0,1,0,2,1,0,1,3,2,1,2,1] 输出&#xff1a;6 解释&#xff1a;上面是由数组 [0,1,0,2,1,0,1,3,2,…...

【C++】 类型转换深度探索:揭开类型转换的奥秘

&#x1f308; 个人主页&#xff1a;Zfox_ &#x1f525; 系列专栏&#xff1a;C从入门到精通 目录 一&#xff1a; &#x1f680; C语言中的类型转换 二&#xff1a; &#x1f525; 为什么C需要四种类型转换 三&#xff1a; &#x1f525; C强制类型转换 &#x1f95d; 3.1 st…...

深入探索Webkit的Web Authentication API:安全与便捷的融合

Web Authentication API&#xff0c;通常被称为WebAuthn&#xff0c;是一个新兴的Web标准&#xff0c;旨在通过提供更安全、更便捷的认证方式来改善用户的在线体验。随着Webkit对WebAuthn的支持日益增强&#xff0c;本文将深入探讨这一API的功能、实现方式以及如何在Webkit浏览…...

Vue - 关于v-wave 波浪动画组件

Vue - 关于v-wave 波浪动画组件 这个动画库可以在标签中添加新的v-wave属性&#xff0c;来让点击标签元素后添加漂亮的波纹效果&#xff0c;并且可以根据父元素自动形成波纹的颜色&#xff0c;也可以自定义波纹颜色&#xff0c;持续时间&#xff0c;透明度&#xff0c;触发的对…...

计算机网络408考研 2019

计算机网络408考研2019年真题解析_哔哩哔哩_bilibili 2019 1 1 1 1...

实时捕捉与追溯:得物基于 eBPF 打造云上网络连接异常摄像头

近期我们容器 SRE 团队基于 eBPF 技术建设网络连接异常感知能力&#xff0c;灰度上线过程中发现了生产环境 10 以上的应用配置错误、程序 Bug 等问题。在和应用负责同学同步风险过程中&#xff0c;大家都挺好奇我们如何实现在对应用无侵入的情况下发现服务连接异常的。本篇文档…...

ubuntu14.04图形界面配置

Ubuntu系统启动&#xff0c;输入用户密码后&#xff0c;屏幕显示彩色背景&#xff0c;但是始终不能进入图形界面。 如果你也遇到过这种情况&#xff0c;可以参照以下方法解决&#xff08;在 ubuntu14.04 验证&#xff09;。 同时按下 alt ctrl F1&#xff0c;屏幕出现 tty1&a…...

51单片机-第八节-蜂鸣器

一、什么是蜂鸣器&#xff1f; 蜂鸣器是一种将电信号转换为声音信号的器件&#xff0c;常用来产生设备的按键音、报警音等提示信号。 蜂鸣器按驱动方式可分为有源蜂鸣器和无源蜂鸣器&#xff1a; 有源蜂鸣器&#xff1a;内部自带振荡源&#xff0c;将正负极接上直流电压即可…...

Windows命令查看WiFi密码

查看所有已保存的WiFi网络 &#xff08;以管理员身份&#xff09;输入以下命令 netsh wlan show profiles查看某个WiFi网络的密码 netsh wlan show profile name"你的网络名" keyclear在输出中&#xff0c;在关键内容&#xff08;Key Content&#xff09;字段下找…...

不同环境下RabbitMQ的安装-2 ARM架构、X86架构、Window系统环境下安装RabbitMQ

ARM架构、X86架构、Window系统环境下RabbitMQ的安装 RabbitMQ安装1 Erlang语言介绍2 安装Erlang2.1 ARM架构的CentOS虚拟机中安装Erlang2.2 X86架构的CentOS虚拟机中安装Erlang2.3 Windows系统安装Erlang2.3.1 下载Erlang2.3.2 安装Erlang2.3.3 配置Erlang2.3.4 检测Erlang 3.安…...

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器的上位机配置操作说明

LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造&#xff0c;完美适配AGV和无人叉车。同时&#xff0c;集成以太网与语音合成技术&#xff0c;为各类高级系统&#xff08;如MES、调度系统、库位管理、立库等&#xff09;提供高效便捷的语音交互体验。 L…...

未来机器人的大脑:如何用神经网络模拟器实现更智能的决策?

编辑&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战&#xff0c;在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…...

React第五十七节 Router中RouterProvider使用详解及注意事项

前言 在 React Router v6.4 中&#xff0c;RouterProvider 是一个核心组件&#xff0c;用于提供基于数据路由&#xff08;data routers&#xff09;的新型路由方案。 它替代了传统的 <BrowserRouter>&#xff0c;支持更强大的数据加载和操作功能&#xff08;如 loader 和…...

土地利用/土地覆盖遥感解译与基于CLUE模型未来变化情景预测;从基础到高级,涵盖ArcGIS数据处理、ENVI遥感解译与CLUE模型情景模拟等

&#x1f50d; 土地利用/土地覆盖数据是生态、环境和气象等诸多领域模型的关键输入参数。通过遥感影像解译技术&#xff0c;可以精准获取历史或当前任何一个区域的土地利用/土地覆盖情况。这些数据不仅能够用于评估区域生态环境的变化趋势&#xff0c;还能有效评价重大生态工程…...

Ascend NPU上适配Step-Audio模型

1 概述 1.1 简述 Step-Audio 是业界首个集语音理解与生成控制一体化的产品级开源实时语音对话系统&#xff0c;支持多语言对话&#xff08;如 中文&#xff0c;英文&#xff0c;日语&#xff09;&#xff0c;语音情感&#xff08;如 开心&#xff0c;悲伤&#xff09;&#x…...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效&#xff0c;它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息&#xff0c;但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN&#xff0c;但是…...

(转)什么是DockerCompose?它有什么作用?

一、什么是DockerCompose? DockerCompose可以基于Compose文件帮我们快速的部署分布式应用&#xff0c;而无需手动一个个创建和运行容器。 Compose文件是一个文本文件&#xff0c;通过指令定义集群中的每个容器如何运行。 DockerCompose就是把DockerFile转换成指令去运行。 …...

用docker来安装部署freeswitch记录

今天刚才测试一个callcenter的项目&#xff0c;所以尝试安装freeswitch 1、使用轩辕镜像 - 中国开发者首选的专业 Docker 镜像加速服务平台 编辑下面/etc/docker/daemon.json文件为 {"registry-mirrors": ["https://docker.xuanyuan.me"] }同时可以进入轩…...

爬虫基础学习day2

# 爬虫设计领域 工商&#xff1a;企查查、天眼查短视频&#xff1a;抖音、快手、西瓜 ---> 飞瓜电商&#xff1a;京东、淘宝、聚美优品、亚马逊 ---> 分析店铺经营决策标题、排名航空&#xff1a;抓取所有航空公司价格 ---> 去哪儿自媒体&#xff1a;采集自媒体数据进…...

华硕a豆14 Air香氛版,美学与科技的馨香融合

在快节奏的现代生活中&#xff0c;我们渴望一个能激发创想、愉悦感官的工作与生活伙伴&#xff0c;它不仅是冰冷的科技工具&#xff0c;更能触动我们内心深处的细腻情感。正是在这样的期许下&#xff0c;华硕a豆14 Air香氛版翩然而至&#xff0c;它以一种前所未有的方式&#x…...