最小异或对
“最小异或对”问题的详细指南和 Python 实现。
1. 学习
“最小异或对”问题是 Trie 部分的一个关键挑战。
此实现侧重于 Python 中的简单级逻辑。
在我们提供的解决方案中，我们优先考虑技术准确性和代码可读性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可视化最小异或对的逻辑流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔细阅读最小异或对的问题陈述。
2. Formulate brute force
起草一个简单的迭代解决方案。
3. Identify inefficiency
寻找冗余计算。
4. Optimize search path
使用散列或排序来加速该过程。
5. Final Implementation
清理生产标准代码。
问题陈述
编写一个函数 min_xor_pair(arr)，它接受非负整数数组 arr 并返回数组中任意两个元素的最小异或和。
- •2 <= len(arr) <= 10^5
- •0 <= arr[i] <= 10^9
示例
min_xor_pair([9, 5, 3])
6
9^5 = 12, 9^3 = 10, 5^3 = 6. The minimum is 6.
min_xor_pair([1, 2, 3, 4])
1
2^3 = 1, which is the minimum XOR sum.
Need a Hint?
Edge Cases to Watch
- 空输入结构
- 单元素输入
- 大数值范围
准备好解决了吗？
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面试见解和变化
复杂性分析分解
为什么时间: Directly evaluates all possibilities.
为什么选择太空: Uses standard local memory.
为什么时间: Optimized paths reduce total operations.
为什么选择太空: May trade memory for speed.
优化解决方案Python代码
优化解决方案Python代码
def min_xor_pair_opt(arr):
arr.sort(); res = float('inf')
for i in range(len(arr) - 1): res = min(res, arr[i] ^ arr[i+1])
return res暴力破解代码（剧透保护）
暴力破解代码（剧透保护）
def min_xor_pair_brute(arr):
res = float('inf')
for i in range(len(arr)):
for j in range(i + 1, len(arr)):
res = min(res, arr[i] ^ arr[j])
return resAlgorithm Pattern Checklist
When dealing with Trie data patterns.
- Are constraints clear?
- Is there a linear or logarithmic optimization possible?
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