这道题的核心是贪心排序，Python实现的关键在于自定义排序规则。

核心解题思路

每个片段形如 "111...000..."（nums1[i] 个 1 后跟 nums0[i] 个 0）。排序规则：

1. 纯 1 片段优先：nums0[i] == 0 的片段全由 1 组成
2. 1 多的靠前：1 的数量越多，高位 1 越多
3. 1 相同时，0 少的靠前

Python3 代码实现

```python
class Solution:
def maxValue(self, nums1: List[int], nums0: List[int]) -> int:
MOD = 10**9 + 7
n = len(nums1)

# 1. 创建片段列表 (ones, zeros)
fragments = list(zip(nums1, nums0))

# 2. 自定义排序（使用 functools.cmp_to_key）
from functools import cmp_to_key

def compare(a, b):
ones_a, zeros_a = a
ones_b, zeros_b = b

# 纯 1 片段优先
if zeros_a == 0 and zeros_b == 0:
return ones_b - ones_a # 1 多的在前
if zeros_a == 0:
return -1
if zeros_b == 0:
return 1

# 都含 0：1 多的在前
if ones_a != ones_b:
return ones_b - ones_a
# 1 相同：0 少的在前
return zeros_a - zeros_b

fragments.sort(key=cmp_to_key(compare))

# 3. 拼接并计算结果
ans = 0
for ones, zeros in fragments:
# 追加 ones 个 '1'
for _ in range(ones):
ans = (ans * 2 + 1) % MOD
# 追加 zeros 个 '0'
for _ in range(zeros):
ans = (ans * 2) % MOD

return ans
```

更简洁的实现（使用 key 参数）

如果不想用 cmp_to_key，可以构造一个复合的排序键：

```python
class Solution:
def maxValue(self, nums1: List[int], nums0: List[int]) -> int:
MOD = 10**9 + 7
fragments = list(zip(nums1, nums0))

# 排序键：
# 1. 是否纯 1（纯 1 优先）
# 2. 1 的数量（降序）
# 3. 0 的数量（升序）
fragments.sort(key=lambda x: (
x[1] != 0, # False（纯1）排在 True（含0）前面
-x[0], # 1 多的在前
x[1] # 0 少的在前
))

ans = 0
for ones, zeros in fragments:
# 批量处理优化（避免逐位循环）
# 先处理 1
ans = (ans * pow(2, ones, MOD) + (pow(2, ones, MOD) - 1)) % MOD
# 再处理 0
ans = (ans * pow(2, zeros, MOD)) % MOD

return ans
```

批量优化版本（处理大片段）

当 nums1[i] 或 nums0[i] 很大时，逐位循环可能较慢，可以用幂运算批量处理：

```python
class Solution:
def maxValue(self, nums1: List[int], nums0: List[int]) -> int:
MOD = 10**9 + 7
fragments = list(zip(nums1, nums0))

# 排序（同上）
fragments.sort(key=lambda x: (x[1] != 0, -x[0], x[1]))

ans = 0
for ones, zeros in fragments:
# 追加 ones 个 1：ans = ans * 2^ones + (2^ones - 1)
if ones > 0:
pow2_ones = pow(2, ones, MOD)
ans = (ans * pow2_ones + (pow2_ones - 1)) % MOD

# 追加 zeros 个 0：ans = ans * 2^zeros
if zeros > 0:
ans = (ans * pow(2, zeros, MOD)) % MOD

return ans
```

测试用例

```python
# 测试
sol = Solution()

# 示例 1
print(sol.maxValue([1, 1], [1, 1])) # 输出：6（"10"+"10" = "1010" = 10，但 "11"+"00" 不存在）
# 实际：排序后 [1,1] 和 [1,1] 顺序不影响，1010 = 10

# 示例 2
print(sol.maxValue([2, 1], [0, 1]))
# fragments: [2,0] = "11", [1,1] = "10"
# 排序后：["11", "10"] -> "1110" = 14
# 输出：14

# 示例 3
print(sol.maxValue([1, 2, 1], [2, 0, 1]))
# fragments: [1,2]="100", [2,0]="11", [1,1]="10"
# 排序：["11", "10", "100"] -> "1110100" = 116
# 输出：116
```

排序规则证明（简洁版）

比较两个片段 A 和 B，我们需要判断 A+B 和 B+A 哪个更大：

· 如果 A 全是 1，A+B 前缀是 1，B+A 前缀是 B 的第一个字符（可能是 0），所以 A 应在前
· 如果都有 0，比较 1 的数量，多的在前（因为高位 1 越多越大）
· 如果 1 数量相同，0 少的在前（因为 0 越早出现，字典序越小）

复杂度分析

· 时间复杂度：O(n log n + L)，其中 L 是总长度（sum(nums1) + sum(nums0)）
· 空间复杂度：O(n)，用于存储片段列表

关键注意事项

1. 取模运算：结果要对 10^9+7 取模
2. 批量处理：使用 pow(2, k, MOD) 可以快速处理连续的 1 或 0
3. 排序稳定性：Python 的 sort 是稳定的，但建议明确定义所有比较规则

如果还有疑问，欢迎继续追问！