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字节真题 ZJ26-异或:使用字典树代替暴力破解降低时间复杂度

开发技术 开发技术 7天前 15次浏览

原题链接

 题目描述:

字节真题 ZJ26-异或:使用字典树代替暴力破解降低时间复杂度

 

 

 

个人分析:从输入数据看,要处理的元素个数(n)没有到达 10^9 或 10^8 级,或许可以使用暴力?但是稍微计算一下,有 10^5 * (10^5 – 1) / 2 = 10^10 / 2 

个结果,说明至少运算那么多次。假设每次运算使用1ns(CPU运算速度纳秒为单位),貌似没有超时,但是加上内存分配,数组越界检查等时间,大概率超时。

需要有一种办法减少重复运算,首先需要了解异或运算的特性:(以下讨论均是正数情况,因为题目的输入范围均是正数)

a 和 b 从高位开始逐位异或,只有两者相应位上的数不同,结果才能是1。

a 和 b 某一位上 异或的结果如果是1 ,并且待比较数上相应位的数是0,说明 a 和 b 异或的结果必定大于待比较数

因为异或结果在高位上大于待比较数,低位就不需要比较了。也就是说,a 和 任何 前缀与 b 相同的数异或,结果都会大于待比较数,因为异或出来的结果

必然和 c 有共同的前缀,有这样的前缀的话,就比如比待比较数大

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 于是得到思路:

 如果找到一种能对相同前缀元素进行计数的数据结构,就可以直接返回符合前缀条件的元素个数,减少运算。

 字典树:Trie Tree 正好是满足预期的数据结构

 我的思路 :

 题目要输入 n 个数,求出 这 n 个数两两异或后 大于 m 的结果。

 或许可以先向字典树中插入一个数 A1 ,先保证数不空,而且题目中保证了输入的数的数量大于1个,所以必能有第一个数 A1 插入字典树

 对于之后输入的数 Ax (x > 1),先去字典树里找有几个和 Ax 异或后结果大于 m 的数 (寻找过程见后文),然后再把 Ax 插入到字典树中。

 不怕 Ax 错过 之后的 Ax+1 , Ax+2, ……,因为Ax+1, Ax+2,…… 会遇到前面已经在字典树里的Ax,异或运算可交换,a^b = b^a

 伪代码: 含义是先把A1插入字典树,之后输入的Ax,都要先去树里找和 他异或大于m 的数有多少个,并且把数量进行累积

 tree.insert(A1);

 int total = 0;

 for( input Ax ){

   total += tree.compare(Ax, m);

   tree.insert(Ax);

 }

 output total

 

 实操:(JDK 1.8)

 1.打好框架:

  输入输出流

  字典树申明

 

import java.util.Scanner;

public class Xor {
    public static void main(String[] args){
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        TrieTree tree = new TrieTree();

        while(sc.hasNext()){
            int n = sc.nextInt();
            int m = sc.nextInt();
            long total = 0;
        //插入A1 tree.insert(sc.nextInt());
for(int i = 0; i < n - 1; i ++){ int me = sc.nextInt();   //找出和Ax异或后结果大于m的数有多少个,并且累加
        total
+= tree.compare(me, m);
         //插入Ax tree.insert(me); }
       //输出结果 System.out.println(total); } }
private static class Node{
     //有多少个数有当前前缀
public int count = 1;
     //子节点
public Node[] child = new Node[2]; } private static class TrieTree{
     //根节点 Node root;
    
public TrieTree(){ //根节点不包含信息,卫星数据
      
this.root = new Node(); } public int compare(int tar, int m){ } public void insert(int tar){ } } }

 2.具体实现

  最主要的函数只有两个,insert和compare

 

    insert很简单,比如插入 00000110000000000000000000000000(100663296),insert忽略掉最高位符号位,因为所有输入都是正数,则我们从左往右数的

第二位开始

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只需要新建节点即可,每个节点的count默认是1(因为一个节点必定在某条路径上,而这条路径代表了一个数,这个数包含从根到这个节点位置形成的前缀(假设这个节点是上图的第四个节点,那么形成的前缀就是 0000 ,00000110000000000000000000000000 包含前缀 0000 ),所以这个节点的count必定 >= 1)。

再插入 00010110000000000000000000000000(369098752)

从根节点出发,如果对应位的节点已经存在,则令其count + +,如果不存在则新建

让当前节点 now 等于 root

 

因为 369098752 的第二位是 0(忽略最高位符号位第一位),所以 看看 now.child[0] 是否为空,发现不为空,则让now.child[0].count ++

并且让当前节点 等于 now.child[0],接着向下执行,发现当前节点(节点1)的child[0]也不为空,也让其 count++, 依此类推,到了 now = 节点3

因为 now.child[1] (369098752的第四位为1,所以取1)为空,所以新建节点,并且count 默认 = 1

于是下面有三个count = 2 的节点,表示有两个数的路径包含这些节点

 

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        public void insert(int tar){
            Node now = root;
            root.count ++;
            //从第二位开始,忽略最高为第一位,所有输入都是正数,忽略最高符号位
            for(int i = 30; i >= 0; i --){
                //获取要插入的数的第(32 - i )位
                int res = (tar >>> i) & 1;
                //如果之前不存在节点,则新建节点,count 默认 = 1
                if(now.child[res] == null){
                    now.child[res] = new Node();
                    now = now.child[res];
                }else{
                //如果之前已经有节点存在,则count++
                    now = now.child[res];
                    now.count ++;
                }
            }
        }            

 

  compare:

假设某次比较时,字典树如下图状态,并且输入的数Ax如图所示,被比较的数m如下图

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为了方便观察,只保留 Ax 和 m 的前面几位

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从根节点开始向下比较,也即从第二位开始比较

分如下情况:

1.假设Ax的当前位为 b , 我们的想法当然是想找到 树中当前层次的节点 b ^ 1 ,因为 (b ^ 1) ^ b = 1 ,这样的话,当前位异或的结果为1

如果待比较数m中的当前位为 0,那么Ax和节点 b ^ 1 的所有分支异或的结果都大于m(情况1)

如果待比较数m中的当前位为1,那么目前的比较结果和 m 尚且相等,继续比较下去(情况2)

2.假设 b ^ 1 节点不存在,那么只能委曲求全,走 节点 b,需要注意的是,

如果 m 的当前位为1,说明 m 大于我们能走的唯一路径的全部异或结果(情况3)

因为 b ^ b = 0 < 1 (m 当前位),说明节点 b 路径上的异或结果都要小于m,而且只能走节点 b 的路径,所以直接返回 0

如果 m 的当前位为0,则目前的比较结果和 m 尚且相等,继续比较下去(情况4)

需要注意的是,情况1不能直接返回节点 b ^ 1 的count,因为另一条路 虽然当前位异或结果 = 0,但是因为 m 的当前位也是0,所以异或结果不至于小于m

还要进行后继比较

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 另外,如果当前的节点为空,表明已经比较到叶子节点了,但是还是没有比较出个所以然,说明异或结果与m相等,没有大于m的,返回0(情况5)

 

      // now : 当前前缀树中,需要开始比较的节点
        // tar : 将要插入的数,但是在调用insert插入之前,要和已经插入的数比较(当前前缀树)
        // m : 要大于的那个树
        // bit : 当前节点的儿子们表示的是对第几位的比较
        public int compare(Node now, int Ax, int m, int bit){
            //逐位比较
            for(int i = bit; i >= 0; i --){
                if(now == null){
                    //空节点 表示两者相同 情况5
                    return 0;
                }
                int res = (Ax >>> i) & 1;
                //存在能够 XOR 出 1 的路径, 情况1或2
                if((now.child[res ^ 1]) != null){
                    //如果目标的当前位是 0,说明异或结果已经小于 Ax
if(((m >>> i) & 1) == 0){ //情况1
              
//但是不能单纯只返回异或结果大于m的那条路径上的分支数量
//因为当前位异或结果相等于m的那条路径上的分支可能还存在满足异或结果大于m的情况 return now.child[res ^ 1].count + compare(now.child[res], tar, m, i - 1); } else {
   
//情况2
              //异或结果相等 接着找
now = now.child[res ^ 1]; } } else{ //情况3
//异或结果小于 m, 直接返回0
if(((m >>> i) & 1) == 1){ return 0; } //情况4
            //异或结果相等,接着找
now = now.child[res]; } }
       //默认返回0
return 0; }

 

3.结果估计

   假设输入了 10 ^ 5 个数

   每个Node对象占用内存 = 

 1.没有指针压缩,且在64位机器上

 8字节markOop,8字节 Klass*,8字节数组引用,8字节int(内存对齐),共32字节

  每个数占用约32位,每位需要一个节点,且输入了 10 ^ 5 个数,总共占用内存最多 = 10 ^ 5 * 32 * 32 B  = 102 400 KB = 102 MB 左右

 但是实际上字典树中的大部分数都有相同的前缀,真实占用的内存肯定会比 102 MB少不少 (不算上栈上内存)

实际结果:

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 可见内存占用为 43MB 左右,比102MB小不少。

 

总结:字典树可以在某些 求最大异或结果或者异或结果如何如何的关于位运算的题目中使用,以减少运算次数,网络IP地址的最长前缀查找等题目同理。

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


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