有一个正整数数组 arr，现给你一个对应的查询数组 queries，其中 queries[i] = [Li, Ri]。
对于每个查询 i，请你计算从 Li 到 Ri 的 XOR 值（即 arr[Li] xor arr[Li+1] xor ... xor arr[Ri]）作为本次查询的结果。
并返回一个包含给定查询 queries 所有结果的数组。
示例 1：
输入：arr = [1,3,4,8], queries = [[0,1],[1,2],[0,3],[3,3]]
输出：[2,7,14,8]
解释：
数组中元素的二进制表示形式是：
1 = 0001
3 = 0011
4 = 0100
8 = 1000
查询的 XOR 值为：
[0,1] = 1 xor 3 = 2
[1,2] = 3 xor 4 = 7
[0,3] = 1 xor 3 xor 4 xor 8 = 14
[3,3] = 8
示例 2：
输入：arr = [4,8,2,10], queries = [[2,3],[1,3],[0,0],[0,3]]
输出：[8,0,4,4]
提示：
1 <= arr.length <= 3 * 10^4
1 <= arr[i] <= 10^9
1 <= queries.length <= 3 * 10^4
queries[i].length == 2
0 <= queries[i][0] <= queries[i][1] < arr.length
来源：力扣（LeetCode）
链接：https://leetcode-cn.com/problems/xor-queries-of-a-subarray
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第一种思路：
暴力麻瓜解，对于每个查询都从区间左端点到区间右端点计算一次。
稳定超时。
时间复杂度：O（N^2）
空间复杂度：O（1）
第二种思路：
利用异或XOR的性质：A^A = 0, 0 ^ B = B, 所以有 A^A^B = B。
因此可以利用类似前缀和的思想，先计算出prefix数组，
再对于每一次查询【L， R】，直接计算prefix[L] ^ prefix[R + 1]
时间复杂度：O（N）
空间复杂度：O（N）
class Solution(object):
def xorQueries(self, arr, queries):
"""
:type arr: List[int]
:type queries: List[List[int]]
:rtype: List[int]
"""
prefix = [0 for _ in [0] + arr]
for i in range(len(arr)):
prefix[i + 1] = prefix[i] ^ arr[i]
# print prefix
res = []
for l, r in queries:
res.append(prefix[l] ^ prefix[r + 1])
return res