分析

1.暴力做法(TLE)：每次枚举一对数取异或并更新最大值，两重循环，外层循环取一对数中右边这个数，内层循环取左边这个数(左边数的索引比右边数的索引小)，如此确保不会重复取一对数

2.Trie树优化：使用Trie树优化内层循环$(O(n)\Rightarrow O(31))$，总时间复杂度$O(n^2)\Rightarrow O(31*n)$，具体实现方式如下

（1）将每个数转化为31个二进制0/1由最高位到最低位存储在Trie树中，每次insert操作插入一个数后，使用query操作查询并返回当前Trie树中与插入的数的最大异或值结果，更新全局最大异或值

（2）判读最大异或值时，采用贪心策略，从最高位到最低位依次逐位判断(位数越高，占异或结果的权重越大)当前Trie树中是否存在与该位相反的节点可走，若有则选择走相反位，若没有，则只能走相同位，更新当前查询的最大异或值并递归下一位，最后返回当前Trie树中与插入的数的最大异或结果

注意:

1.采用先插入后查询，虽然会多一次自身与自身异或(结果为0)的判断，但不影响最大值结果，且能省去Tries树为空时查询前需要执行的判断操作

2.son[N][M]两个维度的确定：

（1）N:Trie树中最大节点个数，即要存储的元素个数*每个元素用几个节点存储

（2）M:每个节点最多有几个子节点，即每个节点的种类数(一般为字符/数字种类数)

3.此题能建立Trie树的关键在于考虑每个数的前导0

代码:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;

const int n = 1e5 + 10,m = 31 * n;
int a[n];
int son[m][2];
int idx;
int N;
int res;

// 插入数字x到字典树
void insert(int x)
{
    int p = 0;                  // 从根节点开始
    for(int i = 30;i >= 0;i --) // 从高位到低位遍历 逐位存储
    {
        int u = x >> i & 1;     //  该位是1/0？
        if(!son[p][u]) son[p][u] = ++idx;
        p = son[p][u];
    }
}

// 查询当前数字x在字典树中可以与其异或得到的最大值
int query(int x)
{
    int p = 0;  // 从根节点开始
    int res = 0;// 初始化结果为0
    for(int i = 30;i >= 0;i --)     // 从高位到低位遍历 贪心策略求最大异或值
    {
        int u = x >> i & 1;         // 该位是1/0？
        if(son[p][!u])              // 若当前位的相反位的子节点存在 选择相反位来获得更大的异或值
        {
            p = son[p][!u];         // 跳转到相反位的子节点
            res = (res << 1) + !u;  // 当前位异或得到1 将结果更新
        }
        else 
        {
            p = son[p][u];          // 跳转到与当前位相同的子节点
            res = (res << 1) + u;   // 当前位异或得到0 结果更新
        }
    }
    return res;
}

int main()
{
    cin >> N;
    for(int i = 1;i <= N;i ++) 
    {
        cin >> a[i];
        insert(a[i]);
        res = max(res,a[i] ^ query(a[i]));
    }
    cout << res << endl;
    return 0;
}