计算元素对，使其 OR 中的设置位数为 B[i]

在编写程序时，经常需要计算数组中元素对的数量。不同的问题对元素对的要求也不同。本篇文章将介绍如何计算元素对，使其 OR 中的设置位数为 B[i]。

问题描述

给定一个整数数组 A 和一个整数数组 B，需要计算 A 中有多少个元素对 (i, j)，使得 A[i] OR A[j] 的设置位数等于 B[i]。

思路

首先，我们需要将 B 数组中的每个数字转换为一个二进制表示。然后，对于 A 中的每个元素，我们需要找到一个与之配对的元素，使得它们的 OR 有指定的设置位数。我们可以遍历数组 A，对于每个元素 A[i]，我们可以遍历数组 A 中的其他元素 A[j]（j>i），并且计算 A[i] OR A[j] 的设置位数是否等于 B[i]。如果等于，我们就将元素对 (i,j) 的数量加一。

代码实现

下面是实现该问题的 Python 代码片段：

def set_bits(n):
    """计算 n 的二进制中有多少位是 1"""
    count = 0
    while n:
        count += n & 1
        n >>= 1
    return count

def count_pairs(A, B):
    pairs = 0
    binary = [bin(b)[2:] for b in B]
    for i in range(len(A)):
        for j in range(i + 1, len(A)):
            if set_bits(A[i] | A[j]) == int(binary[i]):
                pairs += 1
    return pairs

这段代码中，我们实现了一个名为 set_bits 的方法，用于计算一个数字的二进制表示中有多少位是 1。然后，我们在 count_pairs 方法中遍历 A 数组中的所有元素对，并计算它们的 OR 是否满足要求。如果满足，我们就将计数器增加 1，并最终返回计数器的值。

总结

本篇文章介绍了如何计算元素对，使其 OR 中的设置位数为 B[i] 的方法。我们将 B 数组中的数字转换为二进制表示，并计算 A 数组中的所有元素对的 OR 的设置位数是否满足要求。如果满足，我们就将计数器增加 1。这是一个简单直接的方法，时间复杂度为 O(n^2)。