LeetCode 第 421 题：“数组中两个数的最大异或值”题解
题解地址：利用异或运算的性质 + 贪心算法（Python 代码、Java 代码）。
说明：文本首发在力扣的题解版块，更新也会在第 1 时间在上面的网站中更新，这篇文章只是上面的文章的一个快照，您可以点击上面的链接看到其他网友对本文的评论。
传送门：421. 数组中两个数的最大异或值。
给定一个非空数组，数组中元素为 a0, a1, a2, … , an-1，其中 0 ≤ ai < 231 。
找到 ai 和aj 最大的异或 (XOR) 运算结果，其中0 ≤ i, j < n 。
你能在O(n)的时间解决这个问题吗？
示例:
输入: [3, 10, 5, 25, 2, 8]
输出: 28
解释: 最大的结果是 5 ^ 25 = 28.
利用异或运算的性质 + 贪心算法（Python 代码、Java 代码）
异或运算的性质
解决这个问题，我们首先需要利用异或运算的一个性质：
如果
a ^ b = c成立，那么a ^ c = b与b ^ c = a均成立。
即 如果有三个数，满足其中两个数的异或值等于另一个值，那么这三个数的顺序可以任意调换。
（说明：利用这条性质，可以不使用第 3 个变量而交换两个变量的值。）
- 那么如何理解这个性质呢？因为异或运算其实就是 二进制下不进位的加法，你不妨自己举几个例子，在草稿纸上验证一下。
如何应用到本题？
这道题找最大值的思路是这样的：因为两两异或可以得到一个值，在所有的两两异或得到的值中，一定有一个最大值，我们推测这个最大值应该是什么样的？即根据“最大值”的存在性解题（一定存在）。在这里要强调一下：
我们只用关心这个最大的异或值需要满足什么性质，进而推出这个最大值是什么，而不必关心这个异或值是由哪两个数得来的。
（上面这句话很重要，如果读者一开始看不明白下面的思考，不妨多看几遍我上面写的这句话。）
于是有如下思考：
1、二进制下，我们希望一个数尽可能大，即希望越高位上越能够出现“1”，这样这个数就是所求的最大数，这是贪心算法的思想。
2、于是，我们可以从最高位开始，到最低位，首先假设高位是 “1”，把这 n 个数全部遍历一遍，看看这一位是不是真的可以是“1”，否则这一位就得是“0”，判断的依据是上面“异或运算的性质”，即下面的第 3 点；
3、如果 a ^ b = max 成立 ，max 表示当前得到的“最大值”，那么一定有 max ^ b = a 成立。我们可以先假设当前数位上的值为 “1”，再把当前得到的数与这个 n 个数的 前缀（因为是从高位到低位看，所以称为“前缀”）进行异或运算，放在一个哈希表中，再依次把所有 前缀 与这个假设的“最大值”进行异或以后得到的结果放到哈希表里查询一下，如果查得到，就说明这个数位上可以是“1”，否则就只能是 0（看起来很晕，可以看代码理解）。
一种极端的情况是，这 n 个数在某一个数位上全部是 0 ，那么任意两个数异或以后都只能是 0，那么假设当前数位是 1 这件事情就不成立。
4、如何得到前缀，可以用掩码（mask），掩码可以进行如下构造，将掩码与原数依次进行 “与” 运算，就能得到前缀。
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以题目中的数组 [3, 10, 5, 25, 2, 8] 为例，下面讲解这个最大的两两异或值是如何得到的，这里为了方便演示，只展示一个数二进制的低 8 位。
(温馨提示：下面的幻灯片中，有几页上有较多的文字，可能需要您停留一下，可以点击右下角的后退 “|◀” 或者前进 “▶|” 按钮控制幻灯片的播放。)
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参考代码：
Python 代码：
class Solution:
def findMaximumXOR(self, nums: List[int]) -> int:
res = 0
mask = 0
for i in range(31, -1, -1):
mask |= (1 << i)
# 当前得到的所有前缀都放在这个哈希表中
s = set()
for num in nums:
s.add(mask & num)
# 先“贪心地”假设这个数位上是 “1” ，如果全部前缀都看完，都不符合条件，这个数位上就是 “0”
temp = res | (1 << i)
for prefix in s:
if temp ^ prefix in s:
res = temp
break
return res
Java 代码：
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;
public class Solution {
// 先确定高位，再确定低位（有点贪心算法的意思），才能保证这道题的最大性质
// 一位接着一位去确定这个数位的大小
// 利用性质： a ^ b = c ，则 a ^ c = b，且 b ^ c = a
public int findMaximumXOR(int[] nums) {
int res = 0;
int mask = 0;
for (int i = 31; i >= 0; i--) {
// 注意点1：注意保留前缀的方法，mask 是这样得来的
// 用异或也是可以的 mask = mask ^ (1 << i);
mask = mask | (1 << i);
// System.out.println(Integer.toBinaryString(mask));
Set<Integer> set = new HashSet<>();
for (int num : nums) {
// 注意点2：这里使用 & ，保留前缀的意思（从高位到低位）
set.add(num & mask);
}
// 这里先假定第 n 位为 1 ，前 n-1 位 res 为之前迭代求得
int temp = res | (1 << i);
for (Integer prefix : set) {
if (set.contains(prefix ^ temp)) {
res = temp;
break;
}
}
}
return res;
}
public static void main(String[] args) {
int[] nums = {3, 10, 5, 25, 2, 8};
Solution solution = new Solution();
int maximumXOR = solution2.findMaximumXOR(nums);
System.out.println(maximumXOR);
}
}
复杂度分析：
- 时间复杂度：，把整个数组看了 次，即 。
- 空间复杂度：，这里的 是哈希表的长度，具体长度是多少，与输入的规模、扩容策略、负载因子和冲突策略等有关。例如 Java 在 JDK 1.8 以后，当哈希值冲突的时候，先把冲突的元素放在单链表上，当冲突的键值大于 8 的时候，再转成红黑树。 参考资料：《jdk8中HashMap的优化和底层内存的优化》。