今天看到一个话题，觉得挺有意思的。最近有网友吐槽，说经过裁员优化后，一些大厂发现35岁以上的员工堪比985/211毕业的年轻人了！🤔
怎么说呢？其实，35岁以上的程序员，很多都经历过不少“项目磨砺”，算得上是“老司机”了。你看，年轻人虽然技术上可能灵光一点，但往往也容易犯“初学者错误”——写的代码不够严谨，架构不够稳固，或者一些场景考虑不周全。
而35+的程序员呢，经历了很多“坑”，说实话，踩过的坑比别人少不了，能在复杂场景下做出靠谱的设计。每次项目出现问题时，他们往往能迅速定位和解决，而且经验丰富的他们不容易犯“低级”错误，这一点对公司来说简直是无价的！
当然，不是说年轻程序员就不行，咱们也得看人看技术，35岁以上的程序员可能相对“听话”一些，毕竟在大厂待了这么多年，已经养成了“老实”做事的习惯。并且，公司给的任务越是明确，他们就越能高效完成。
总之，虽然35+的程序员有时被年轻人认为是“过气”的，但其实他们的经验和稳定性，恰恰是很多大厂在优化后最需要的。毕竟，稳定的老员工就是那块“定海神针”。
算法题：数组中两个数的最大异或值
今天我们来聊一聊算法中的一个有意思的问题：数组中两个数的最大异或值。
别看这个问题名字听起来有点高大上，实际上它并没有想象中的那么复杂。
作为程序员，很多时候遇到类似的算法题，你会发现关键在于如何巧妙地找到合适的解法。简单来说，这类题目考察的就是你对位运算的理解以及如何通过高效的方式解决问题。
首先，我们知道“异或”是一种常见的二进制运算，它的规则很简单：相同为0，不同为1。所以，当你看见两个二进制数，想知道它们的异或结果时，就相当于在比对每一位，看看它们是不是一样。比如：
int a = 5; // 0101
int b = 3; // 0011
System.out.println(a ^ b); // 输出 6 -> 0110
看上去是不是很简单？但是，这道题的难点不在于异或本身，而是在于如何找到两个数，使它们的异或值最大。
假设你有一个数组，里面有很多整数，你的目标是找出其中两个数，它们的异或值是最大的。我们可以通过暴力破解的方式遍历所有的数对，然后计算它们的异或值，最后选择最大的一对。这个方法思路简单，但时间复杂度是O(n^2)，也就是会随着数组规模的增大，速度越来越慢。所以，我们要找到一种更高效的方式来解决这个问题。
通过对“异或”运算的特性进行分析，可以发现，异或值大的数字通常是在高位有更大的差异。比如，两个数在高位的二进制不同，异或的结果就会更大。所以，如何通过一些技巧来降低计算量，是我们要考虑的关键点。
一种比较巧妙的解法是使用前缀树（Trie）来解决。前缀树是一种可以高效存储二进制数字的树状结构，它可以在O(n)的时间复杂度内帮我们找到最大的异或值。具体来说，我们可以把每个数字的二进制表示按位存储到前缀树中，每次插入新的数字时，就能够通过查找前缀树来找到当前数字和之前数字的最大异或值。
这里我给大家写个简化版的实现，帮助大家更直观地理解这种思路。
class TrieNode {
TrieNode[] children = new TrieNode[2]; // 0或1
}
public class Solution {
public int findMaximumXOR(int[] nums) {
TrieNode root = new TrieNode();
int maxXor = 0;
// 插入数值到前缀树
for (int num : nums) {
TrieNode node = root;
for (int i = 31; i >= 0; i--) { // 从高位到低位插入
int bit = (num >> i) & 1;
if (node.children[bit] == null) {
node.children[bit] = new TrieNode();
}
node = node.children[bit];
}
}
// 查找最大异或值
for (int num : nums) {
TrieNode node = root;
int currentXor = 0;
for (int i = 31; i >= 0; i--) {
int bit = (num >> i) & 1;
// 尝试选择异或结果更大的那个子节点
int oppositeBit = bit ^ 1;
if (node.children[oppositeBit] != null) {
currentXor |= (1 << i);
node = node.children[oppositeBit];
} else {
node = node.children[bit];
}
}
maxXor = Math.max(maxXor, currentXor);
}
return maxXor;
}
}
这个算法的核心思想就是在我们插入每个数字时，逐位插入其二进制表示，然后在查找过程中，尽量选取与当前位不同的值，以达到最大的异或值。
让我们简要地回顾一下这个算法的流程：
构建前缀树：我们将每个数字的二进制表示从高位到低位插入到树中。 查找最大异或值：对于每个数字，我们根据树中的已有路径，尝试选取与当前位不同的子节点，以此来得到更大的异或值。
值得一提的是，这个算法的时间复杂度是O(n)，其中n是数组的大小。相比暴力解法的O(n^2)，这种方法显然更为高效，尤其当数组非常大的时候，性能优势非常明显。
最后，虽然这道题目看似有点抽象，但一旦你掌握了前缀树的思想，它会变得非常直观和容易理解。如果你还没遇到过这种类型的算法题，不妨试试看，掌握了这些技巧，你会觉得很多原本看起来很难的算法题，瞬间就变得简单了。🎯
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