2044. 统计按位或能得到最大值的子集数目
题目描述
给你一个整数数组 nums
,请你找出 nums
子集 按位或 可能得到的 最大值 ,并返回按位或能得到最大值的 不同非空子集的数目 。
如果数组 a
可以由数组 b
删除一些元素(或不删除)得到,则认为数组 a
是数组 b
的一个 子集 。如果选中的元素下标位置不一样,则认为两个子集 不同 。
对数组 a
执行 按位或 ,结果等于 a[0] OR a[1] OR ... OR a[a.length - 1]
(下标从 0 开始)。
示例 1:
输入:nums = [3,1] 输出:2 解释:子集按位或能得到的最大值是 3 。有 2 个子集按位或可以得到 3 : - [3] - [3,1]
示例 2:
输入:nums = [2,2,2] 输出:7 解释:[2,2,2] 的所有非空子集的按位或都可以得到 2 。总共有 23 - 1 = 7 个子集。
示例 3:
输入:nums = [3,2,1,5] 输出:6 解释:子集按位或可能的最大值是 7 。有 6 个子集按位或可以得到 7 : - [3,5] - [3,1,5] - [3,2,5] - [3,2,1,5] - [2,5] - [2,1,5]
提示:
1 <= nums.length <= 16
1 <= nums[i] <= 105
解法
方法一:DFS
数组 \(\textit{nums}\) 中按位或的最大值 \(\textit{mx}\) 可以通过对数组中所有元素按位或得到。
然后我们可以使用深度优先搜索来枚举所有子集,统计按位或等于 \(\textit{mx}\) 的子集个数。我们设计一个函数 \(\text{dfs(i, t)}\),表示从下标 \(\textit{i}\) 开始,当前按位或的值为 \(\textit{t}\) 的子集个数。初始时 \(\textit{i} = 0\), \(\textit{t} = 0\)。
在函数 \(\text{dfs(i, t)}\) 中,如果 \(\textit{i}\) 等于数组长度,说明已经枚举完所有元素,此时如果 \(\textit{t}\) 等于 \(\textit{mx}\),则答案加一。否则,我们可以选择不包含当前元素 \(\textit{nums[i]}\),或者包含当前元素 \(\textit{nums[i]}\),因此我们可以递归调用 \(\text{dfs(i + 1, t)}\) 和 \(\text{dfs(i + 1, t | nums[i])}\)。
最后返回答案即可。
时间复杂度 \(O(2^n)\),空间复杂度 \(O(n)\)。其中 \(n\) 是数组 \(\textit{nums}\) 的长度。
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方法二:二进制枚举
我们可以使用二进制枚举来统计所有子集的按位或结果。对于长度为 \(n\) 的数组 \(\textit{nums}\),我们可以使用一个整数 \(\textit{mask}\) 来表示一个子集,其中 \(\textit{mask}\) 的第 \(i\) 位为 1 表示包含元素 \(\textit{nums[i]}\),为 0 则表示不包含。
我们可以遍历所有可能的 \(\textit{mask}\),从 \(0\) 到 \(2^n - 1\)。对于每个 \(\textit{mask}\),我们可以计算出对应子集的按位或结果,并更新最大值 \(\textit{mx}\) 和答案 \(\textit{ans}\)。
时间复杂度 \(O(2^n \cdot n)\),其中 \(n\) 是数组 \(\textit{nums}\) 的长度。空间复杂度 \(O(1)\)。
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