📅  最后修改于: 2023-12-03 15:40:02.734000             🧑  作者: Mango
在一个给定的数组中,我们可以取出若干个元素组成一个子集。现在需要计算在这个数组中有多少个子集,使得这个子集中所有元素的 AND、OR 和 XOR 值相等。本文将讨论如何解决这个问题。
我们可以暴力枚举每个子集,并判断其 AND、OR 和 XOR 值是否相等。但显然这个方法的时间复杂度为 $O(2^n)$,难以承受。
我们可以利用一些性质,优化以上暴力枚举的时间复杂度。
我们可以进一步发现,如果一个子集中所有元素的 AND、OR 和 XOR 值相等,那么该子集的长度一定是 $3$ 的倍数。
因此我们可以对数组中所有元素的 AND、OR 和 XOR 值进行分类计数。设这些值分别为 $a_1,a_2,\cdots,a_n$。如果 $a_i=0$,那么它就只能在长度为 $3$ 的子集中出现,此时长度为 $3$ 的子集的数量为 ${n-1\choose 2}$。如果 $a_i=1$,那么它就只能在长度为 $1$ 或 $2$ 或 $3$ 的子集中出现,此时长度为 $1$ 或 $2$ 或 $3$ 的子集的数量都可以直接计算出来。对于其他 $a_i$,我们可以通过计算二项式系数 $(cnt_i,3k-cnt_i)$ 来计算长度为 $3k$ 的子集的数量,其中 $cnt_i$ 表示 $a_i$ 出现的次数。
最后,我们对长度为 $3$、$6$、$\cdots$ 的子集的数量进行累加,就是整个问题的答案。
from collections import defaultdict
from math import comb
def solve(nums):
n = len(nums)
counter = defaultdict(int)
for i in range(1 << n):
and_val, or_val, xor_val = 0, 0, 0
for j in range(n):
if i & (1 << j):
and_val &= nums[j]
or_val |= nums[j]
xor_val ^= nums[j]
counter[(and_val, or_val, xor_val)] += 1
ans = 0
for cnt in counter.values():
ans += comb(cnt, 3)
ans += 2 * comb(cnt, 2)
ans += comb(cnt, 1)
return ans