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解决异或子数组查询问题的高效方法解析

在面对异或操作的子数组查询问题时，直接计算所有查询的异或结果可能会导致超时。一个更为高效的方法是预处理并存储中间结果，从而在查询时快速获取所需值。

具体来说，我们可以通过预处理步骤构建一个辅助数组total。初始化时，total的长度为输入数组的长度加1，初始值均为0。然后，我们依次计算从第一位到最后一位的异或值，将结果存储在total数组中。

例如，假设输入数组为arr = [a_0, a_1, a_2, ... , a_n]，则预处理结果数组total将满足：

• total[0] = 0
• total[i] = total[i-1] ^ arr[i-1]（i >= 1）

这样，在处理查询时，我们只需按照以下步骤进行：

关于代码实现，完整的Python代码如下：

class Solution:
    public:
        vector
   
     xorQueries(vector
    
     & arr, vector
     
      
       >& queries) {
            int len = arr.size();
            vector
       
         total(len + 1, 0);
            for (int i = 1; i <= len; i++) {
                total[i] = total[i-1] ^ arr[i-1];
            }
            vector
        
          ans; for (int i = 0; i < queries.size(); i++) { int left = queries[i][0]; int right = queries[i][1]; ans.push_back(total[right + 1] ^ total[left]); } return ans; }
        
       
      
     
    
   

这种方法通过预处理将每个查询的解算复杂度降低至O(1)，使得整体时间复杂度为O(n + m)，其中n是输入数组的长度，m是查询次数。这是一种非常高效的解决方案。