最小異或對
“最小異或對”問題的詳細指南和 Python 實作。
1. 學習
「最小異或對」問題是 Trie 部分的關鍵挑戰。
此實作著重於 Python 中的簡單層級邏輯。
在我們提供的解決方案中，我們優先考慮技術準確性和程式碼可讀性。
2. Real-World Applications
3. Visual Intuition
可視化最小異或對的邏輯流程。
4. Prerequisites
5. Step-by-Step Thinking
1. Understand the problem
仔細閱讀最小異或對的問題陳述。
2. Formulate brute force
起草一個簡單的迭代解決方案。
3. Identify inefficiency
尋找冗餘計算。
4. Optimize search path
使用散列或排序來加速該過程。
5. Final Implementation
清理生產標準代碼。
問題陳述
寫一個函數 min_xor_pair(arr)，它接受非負整數數組 arr 並傳回數組中任意兩個元素的最小異或和。
- •2 <= len(arr) <= 10^5
- •0 <= arr[i] <= 10^9
範例
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
- 空輸入結構
- 單元素輸入
- 大數值範圍
準備好解決了嗎？
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面試見解和變化
複雜度分析分解
為什麼時間: Directly evaluates all possibilities.
為什麼選擇太空: Uses standard local memory.
為什麼時間: Optimized paths reduce total operations.
為什麼選擇太空: May trade memory for speed.
最佳化解決方案Python程式碼
最佳化解決方案Python程式碼
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暴力破解代碼（劇透保護）
暴力破解代碼（劇透保護）
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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