在逻辑学中,逻辑算符异或(exclusive or)是对两个运算元的一种逻辑析取类型,符号为 XOR 或 EOR 或 ⊕(编程语言中常用^)。但与一般的逻辑或不同,异或算符的值为真仅当两个运算元中恰有一个的值为真,而另外一个的值为非真。转化为命题,就是:“两者的值不同。”或“有且仅有一个为真。”
1 ⊕ 1 = 0
0 ⊕ 0 = 0
1 ⊕ 0 = 1
0 ⊕ 1 = 1
| Y | B = 0 | B = 1 |
|---|---|---|
| A = 0 | 0 | 1 |
| A = 1 | 1 | 0 |
Y = A ’ ⋅ B + A ⋅ B ’ Y = A’ · B + A · B’ Y=A’⋅B+A⋅B’
解释:我使用·作为与,我使用+作为或,我使用’作为否(本来应该使用头上一横,但是太难编辑了,就使用了’);
根据定义我们很容易获得异或两个特性:
恒 等 律 : X ⊕ 0 = X 恒等律:X ⊕ 0 = X 恒等律:X⊕0=X
归 零 律 : X ⊕ X = 0 归零律:X ⊕ X = 0 归零律:X⊕X=0
然后我们使用真值表可以证明:
(1)交换律
A ⊕ B = A' · B + A · B'
B ⊕ A = B' · A + B · A'
因为·与和+或两个操作满足交换律,所以:
A ⊕ B = B ⊕ A A ⊕ B = B ⊕ A A⊕B=B⊕A
(2)结合律
(A ⊕ B) ⊕ C
= (A' · B + A · B') ⊕ C
= (A' · B + A · B')' · C + (A' · B + A · B') · C '
= ((A' · B)' · (A · B')')· C + A' · B · C ' + A · B' · C '
= ((A + B') · (A' + B))· C + A' · B · C ' + A · B' · C '
= (A · B + A' · B') · C + A' · B · C ' + A · B' · C '
= A · B · C + A' · B' · C + A' · B · C ' + A · B' · C '
你可以使用同样推导方法得出(请允许我偷懒一下,数学公式敲起来不容易 +_+):
A ⊕ (B ⊕ C)
= A · B · C + A' · B' · C + A' · B · C ' + A · B' · C '
证明过程中使用了如下几个方法(·与 +或 '否):
·与 +或交换律:
A · B = B · A
A + B = B + A
·与 +或结合律:
(A · B) · C = A · (B · C)
(A + B) + C = A + (B + C)
·与 +或分配律:
A · (B + C)= A · B + A · C
A + B · C = (A + B) · (A + C)
摩尔定理
(A · B)' = A' + B'
(A + B)' = A' · B'
结论:
交换律:A ⊕ B = B ⊕ A 结合律:A ⊕ (B ⊕ C) = (A ⊕ B) ⊕ C
有了归零率和结合律,我们就可以轻松证明:
自反:A ⊕ B ⊕ B = A ⊕ 0 = A
可能这些特性会很顺其自然的理解,但是如果你在解决问题的时候,你可能会忘记异或的这些特性,所以适当的应用可以让我们加深对异或的理解;
A ⊕ 1 = A';
A ⊕ 0 = A;
A ⊕ A = 0;
A ⊕ A' = 1;
说明:以下的的异或全部使用符号^
可能你已经被乱七八糟的公式和演算搞的有点烦了,不就是很简单的异或运算吗?还解释的那么复杂,嘿嘿,不要着急,打好了基础,你就站在了巨人的肩膀,让我们开始异或的神奇之旅吧;
先让我们来一个简单的问题;判断两个int数字a,b是否相等,你肯定会想到判断a - b == 0,但是如果判断a ^ b == 0效率将会更高,但是为什么效率高呢?就把这个给你当家庭作业吧。
0 ^ 1 = 1
1 ^ 1 = 0
例如:翻转10100001的第6位, 答案:可以将该数与00100000进行按位异或运算;10100001 ^ 00100000 = 10000001
例如:求10100001中1的数量是奇数还是偶数; 答案:1 ^ 0 ^ 1 ^ 0 ^ 0 ^ 0 ^ 0 ^ 1 = 1,结果为1就是奇数个1,结果为0就是偶数个1; 应用:这条性质可用于奇偶校验(Parity Check),比如在串口通信过程中,每个字节的数据都计算一个校验位,数据和校验位一起发送出去,这样接收方可以根据校验位粗略地判断接收到的数据是否有误
校验和恢复主要利用的了异或的特性:IF a ^ b = c THEN a ^ c = b 应用:一个很好的应用实例是RAID5,使用3块磁盘(A、B、C)组成RAID5阵列,当用户写数据时,将数据分成两部分,分别写到磁盘A和磁盘B,A ^ B的结果写到磁盘C;当读取A的数据时,通过B ^ C可以对A的数据做校验,当A盘出错时,通过B ^ C也可以恢复A盘的数据。
a = a ^ b;
b = a ^ b; //a ^ b ^ b = a ^ 0 = a;
a = a ^ b;
原理:
第一步没啥好说a = a^b
第二步:b=b^a ,也就是 b=b^a^b ,也就是b=a^0,此处换值
第三步:a=a^b 也就是a=a^b^a,也就是b
比如,从{1, 2, 3, 4, 5, 3, 2, 4, 5}中找出单个的数字: 1
让我们从最简单的,找一个数字开始;
题目:(LeetCode 中通过率最高的一道题) Single Number: Given an array of integers, every element appears twice except for one. Find that single one. Note:Your algorithm should have a linear runtime complexity. Could you implement it without using extra memory? 思路: 拿到这个题目,本能的你会使用排序(数字文字我们常常需要排序),排序后可以来判断是否数字成对出现,思路很明显,但是排序的算法上限是 O(nlogn),不符合题目要求;
学习了强大的异或,我们可以轻松的使用它的特性来完成这道题目:
(1)A ^ A = 0;
(2)异或满足交换律、结合律; 所有假设有数组:A B C B C D A使用异或:
A ^ B ^ C ^ B ^ C ^ D ^ A
= A ^ A ^ B ^ B ^ C ^ C ^ D
= 0 ^ 0 ^ 0 ^ D
= 0 ^ D
= D
是不是很神奇?时间复杂度为O(n),当然是线性的,空间复杂度O(1);
代码:
class Solution {
public:
int singleNumber(int A[], int n) {
//特殊情况1,2
if(n<=0) return -1;
if(n==1) return A[0];
int result = 0;
for (int i = 0; i < n; i ++) {
result = result ^ A[i];
}
return result;
}
};
接下来让我们增加一些难度:
题目:一个整型数组里除了两个数字之外,其他的数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字?
思路: 第一步:肯定还是像我们上面的解法一样,所有数进行异或,不过最终得到的结果是 a 和 b(假设 a 和 b 是落单的数字)两个值的异或结果 a^b,没有直接得到 a 和 b 的值;
第二步:想办法得到 a 或者 b,假设 结果 为 00001001(F肯定不为0),根据结果 的值我们发现,如果某一位的值为1,则在两个出现一次的数字中,在这一位上,一定一个是1,一个是0。
进而可以将该整型数组分为两组, 第一组的数在这一位上的值为1,第二组的数在这一位上的值为0
进而可以推出:第一组的数中包含一个只出现一次的数, 第二组的数中包含一个只出现一次的数。
最后将第一组的数全部异或,得到的值就是第一组中只出现一次的数,第二组中的数同理。 最后得到了两个只出现一次的数。
这样我们的时间复杂度是 O(n),空间复杂度是 O(1) 代码:
#include <iostream>
#include <assert.h>
using namespace std;
//输出 num 的低位中的第一个 1 的位置
int getFirstOneBit(int num) {
return num & ~(num - 1); // num 与 -num 相与找到
}
void findTwo(int *array, int length){
int res = 0;
int firstOneBit = 0;
int a = 0;
int b = 0;
for (int i = 0; i < length; i++) {
res ^= array[i];
}
assert(res != 0); //保证题目要求,有两个single的数字
firstOneBit = getFirstOneBit(res);
for (int i = 0; i < length; ++i) {
if(array[i] & firstOneBit) {
a ^= array[i];
}
}
b = res ^ a;
cout << "a: " << a << endl;
cout << "b: " << b << endl;
}
int main() {
int array1[] = {2, 5, 8, 2, 5, 8, 6, 7};
findTwo(array1, 8);
return 0;
}
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