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力扣递归算法题

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数据结构与算法

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前言：这个专栏主要讲述递归递归、搜索与回溯算法，所以下面题目主要也是这些算法做的  

我讲述题目会把讲解部分分为3个部分：
1、题目解析

2、算法原理思路讲解

3、代码实现

找出所有子集的异或总和再求和

题目链接：找出所有子集的异或总和再求和  

题目

一个数组的 异或总和 定义为数组中所有元素按位 XOR 的结果；如果数组为 空 ，则异或总和为 0 。

• 例如，数组 [2,5,6] 的 异或总和 为 2 XOR 5 XOR 6 = 1 。

给你一个数组 nums ，请你求出 nums 中每个 子集 的 异或总和 ，计算并返回这些值相加之 和 。

注意：在本题中，元素 相同 的不同子集应 多次 计数。

数组 a 是数组 b 的一个 子集 的前提条件是：从 b 删除几个（也可能不删除）元素能够得到 a 。

示例 1：

输入：nums = [1,3]
输出：6
解释：[1,3] 共有 4 个子集：
- 空子集的异或总和是 0 。
- [1] 的异或总和为 1 。
- [3] 的异或总和为 3 。
- [1,3] 的异或总和为 1 XOR 3 = 2 。
0 + 1 + 3 + 2 = 6

示例 2：

输入：nums = [5,1,6]
输出：28
解释：[5,1,6] 共有 8 个子集：
- 空子集的异或总和是 0 。
- [5] 的异或总和为 5 。
- [1] 的异或总和为 1 。
- [6] 的异或总和为 6 。
- [5,1] 的异或总和为 5 XOR 1 = 4 。
- [5,6] 的异或总和为 5 XOR 6 = 3 。
- [1,6] 的异或总和为 1 XOR 6 = 7 。
- [5,1,6] 的异或总和为 5 XOR 1 XOR 6 = 2 。
0 + 5 + 1 + 6 + 4 + 3 + 7 + 2 = 28

示例 3：

输入：nums = [3,4,5,6,7,8]
输出：480
解释：每个子集的全部异或总和值之和为 480 。

提示：

• 1 <= nums.length <= 12
• 1 <= nums[i] <= 20

解法

题目解析

给你一个数组 nums ，请你求出 nums 中每个 子集 的 异或总和 ，计算并返回这些值相加之和 。

输入：nums = [5,1,6]
输出：28
解释：[5,1,6] 共有 8 个子集：
- 空子集的异或总和是 0 。
- [5] 的异或总和为 5 。
- [1] 的异或总和为 1 。
- [6] 的异或总和为 6 。
- [5,1] 的异或总和为 5 XOR 1 = 4 。
- [5,6] 的异或总和为 5 XOR 6 = 3 。
- [1,6] 的异或总和为 1 XOR 6 = 7 。
- [5,1,6] 的异或总和为 5 XOR 1 XOR 6 = 2 。
0 + 5 + 1 + 6 + 4 + 3 + 7 + 2 = 28

算法原理思路讲解    

所有⼦集可以解释为：每个元素选择在或不在⼀个集合中（因此，⼦集有 个）。本题我们需要求出所有⼦集，将它们的异或和相加。因为异或操作满⾜交换律，所以我们可以定义⼀个变量，直接记录当前状态的异或和。使⽤递归保存当前集合的状态（异或和），选择将当前元素添加⾄当前状态与否，并依次递归数组中下⼀个元素。当递归到空元素时，表⽰所有元素都被考虑到，记录当前状态（将当前状态的异或和添加⾄答案中）

int ret;     // 存储异或后的结果
int path;    // 记录路径中子集的状态

void dfs(vector<int>& nums, int pos);

 代码实现

• 时间复杂度：O()，，其中 n 为 nums 的长度
• 空间复杂度：O(n)，即为递归时的栈空间开销。

class Solution 
{int ret;int path;
public:void dfs(vector<int>& nums,int pos){ret += path;for (int i = pos; i < nums.size(); ++i){path ^= nums[i];dfs(nums,i+1);path ^= nums[i];         //回溯}}int subsetXORSum(vector<int>& nums) {dfs(nums,0);return ret;}
};