给出一个正整数数组A，牛牛想知道其中有多少子数组满足:里面所有数字的乘积等于里面所有数字的异或。 一个数组的子数组指数组中非空的一段连续数字。请用go语言写出时间复杂度小于O(n^2)的答案

### 回答1：
package main

import "fmt"

func main() {
n := 5
a := []int{1, 2, 3, 4, 5}
ans := 0
for i := 0; i < n; i++ {
x := 0
for j := i; j < n; j++ {
x ^= a[j]
if x == prod(a[i:j+1]) {
ans++
}
}
}
fmt.Println(ans)
}

func prod(a []int) int {
p := 1
for _, x := range a {
p *= x
}
return p
}

### 回答2：
解题思路：
乘积等于异或，即a*b=c ，则有 a=b^c。
我们可以使用前缀异或数组prefixXor来保存前i个数的异或结果。
对于子数组arr[i,j]，我们可以通过prefixXor[j] ^ prefixXor[i-1]来求得该子数组的异或结果。
再统计数组A中有多少对满足 a=b^c 的子数组即可。

具体实现如下：

func solve(arr []int) int {
    count := 0
    prefixXor := make([]int, len(arr))
    prefixXor[0] = arr[0]
    for i := 1; i < len(arr); i++ {
        prefixXor[i] = prefixXor[i-1] ^ arr[i]
    }
    counter := map[int]int{}
    for _, value := range prefixXor {
        counter[value]++
    }
    for _, freq := range counter {
        count += freq * (freq - 1) / 2
    }
    return count + len(arr) // 加上单个元素本身
}

时间复杂度分析：
- 遍历数组并构建前缀异或数组的时间复杂度为O(n)。
- 统计前缀异或结果的频次的时间复杂度为O(n)。
- 根据频次计算子数组数量的时间复杂度为O(n)。
所以，整体时间复杂度小于O(n^2)。

### 回答3：
以下是使用Go语言实现的代码：

package main

import (
	"fmt"
)

func main() {
	A := []int{1, 2, 3, 4, 5}
	fmt.Println(countSubarrays(A))
}

func countSubarrays(A []int) int {
	n := len(A)
	count := 0

	for i := 0; i < n; i++ {
		xor := A[i]
		product := A[i]

		if xor == product {
			count++
		}

		for j := i + 1; j < n; j++ {
			xor ^= A[j]
			product *= A[j]

			if xor == product {
				count++
			}
		}
	}

	return count
}

以上代码中，我们使用两个变量`xor`和`product`来记录子数组中数字的异或和乘积。从数组的第一个元素开始遍历，每次迭代时更新`xor`和`product`的值加上下一个元素。如果`xor`和`product`相等，则说明该子数组满足条件，将计数器加一。然后再继续遍历剩余的元素，重复相同的操作，直到遍历完成。
这种解法的时间复杂度为O(n^2)，其中n是数组A的长度。