给你一个下标从 0 开始的整数数组nums 。每次操作中，你可以： 选择两个满足 0 <= i, j < nums.length 的不同下标 i 和 j 。 选择一个非负整数 k ，满足 nums[i] 和 nums[j] 在二进制下的第 k 位（下标编号从 0 开始）是 1 。 将 nums[i] 和 nums[j] 都减去 2k 。 如果一个子数组内执行上述操作若干次后，该子数组可以变成一个全为 0 的数组，那么我们称它是一个 美丽 的子数组。 请你返回数组 nums 中 美丽子数组 的数目。 子数组是一个数组中一段连续 非空 的元素序列。

抱歉，我可以回答这个问题。这是一个计算问题，可以使用位运算和前缀和来解决。具体来说，可以先计算出每个数在二进制下每一位上是否为1，然后用前缀和来计算任意两个位置之间的二进制位上1的个数。接着，对于每个位置i，可以枚举所有小于i的位置j，计算出nums[i]和nums[j]在二进制下的第k位是否都为1，如果是，则将nums[i]和nums[j]都减去2^k，然后再用前缀和来计算美丽子数组的个数。时间复杂度为O(nlogn)，其中n为数组长度。

相关问题

给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums 和两个整数 key 和 k 。K 近邻下标 是 nums 中的一个下标 i ，并满足至少存在一个下标 j 使得 |i - j| <= k 且 nums[j] == key 。 以列表形式返回按 递增顺序 排序的所有 K 近邻下标。

好的，这是一个算法问题。我可以为您解释一下如何解决这个问题。

首先，我们可以遍历整个数组，对于每个元素，检查它是否等于 key。如果等于，我们再检查它与之前的 k 个元素是否距离小于等于 k，以及它与之后的 k 个元素是否距离小于等于 k。如果满足条件，我们就把它的下标加入到结果集合中。

具体来说，我们可以使用一个双端队列来维护当前元素之前的 k 个元素，以及一个指针来指向当前元素之前的 k 个元素的队首。对于每个元素，我们先检查它与队首的距离是否大于 k，如果大于，就把队首出队。然后再检查它与队尾的距离是否小于等于 k，如果小于等于，就把队尾入队。最终队列中剩下的元素就是与当前元素距离小于等于 k 的元素，它们的下标就是当前元素的 k 近邻下标。

最后，我们把所有满足要求的下标按照递增顺序排序，即可得到最终的结果。

以下是 Python 代码实现：

from collections import deque

def find_k_neighbors(nums, key, k):
    n = len(nums)
    queue = deque()
    res = []
    for i in range(n):
        if nums[i] == key:
            while queue and i - queue[0] > k:
                queue.popleft()
            while queue and nums[i] - nums[queue[-1]] > k:
                queue.pop()
            queue.append(i)
            if queue and i - queue[0] <= k:
                res.append(queue[0])
    return sorted(res)

希望能够解决您的问题。

给你一个整数数组 nums （下标 从 0 开始 计数）以及两个整数：low 和 high ，请返回 漂亮数对 的数目。 漂亮数对 是一个形如 (i, j) 的数对，其中 0 <= i < j < nums.length 且 low <= (nums[i] XOR nums[j]) <= high 。

给定一个整数数组nums，以及两个整数low和high，请返回漂亮数对的数目。漂亮数对是一个形如(i, j)的数对，其中0 <= i < j < nums.length且low <= (nums[i] XOR nums[j]) <= high。

这道题的解法是遍历nums数组中的每一个数，并在剩余的数中查找与其形成漂亮数对的数。我们可以使用双重循环来遍历数组中的所有数，然后使用一个if语句来检查它们是否满足条件。

例如：

int countBeautifulPairs(int[] nums, int low, int high) {
    int count = 0;
    for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
        for (int j = i + 1; j < nums.length; j++) {
            if (low <= (nums[i] ^ nums[j]) && (nums[i] ^ nums[j]) <= high) {
                count++;
            }
        }
    }
    return count;
}

请注意，这是一个朴素算法，时间复杂度为O(n^2)，因此在处理大数组时可能会很慢。