【说人话的算法小课堂】使用分治法(基于归并排序的思想)求一个排列的逆序数(O(n^2)→O(n log n))

本文介绍了如何通过分治法和归并排序的思想,将求排列逆序数的时间复杂度从O(n^2)优化到O(n log n)。通过将排列均匀分为两部分,递归计算每部分的逆序数,并在归并过程中计算跨越部分的逆序对,从而达到高效计算的目标。

在这里插入图片描述

分治法求逆序数

前置知识:归并排序。
我们已经证明了归并排序的正确性。只要将归并排序算法作少量修改,就可以将求一个排列的逆序数的时间复杂度从O(n^2)降低到O(n log⁡n)。
将一个排列P尽量均匀地分成两部分P_1,P_2。则P的逆序数
τ§=τ(P_1 )+τ(P_2 )+τ_Merge
显然,τ(P_1 )和τ(P_2 )分别代表递归求解的在P_1,P_2范围内的逆序数。而τ_Merge则将遗漏的情况,即构成逆序对(a_i,a_j), i<j, a_i>a_j的两个元素a_i,a_j满足a_i∈P_1,a_j∈P_2的情况全部覆盖。
归并排序的过程中,合并两个有序(升序)数列的步骤是:
设一个临时数列t,用于归并。
指针i和j分别指向两个子数列的开头。子数列的范围分别是_begin到_mid、_mid + 1到_end。
不断从两个子数列中各取一个元素(即指针i和j分别指向的元素)比较,将较小的数放到数列t中,对应的指针递增(当两个元素相等时,默认将地址较低的数组中的数,即i指向的数放入t)。当其中一个子数列取完后,该循环结束。
将没取完元素的子数列的全部元素都复制到数列t中。
设从长度分别为m,n的两个有序数列P_1,P_2中取出的两个数分别为x_i,y_j,下标代表它们在有序数列中的位置。每次比较时如果发现一次x_i>y_j,又已知序列是升序的,就有
x_k>y_j, k=i,i+1,…,m, x_k∈P_1,y_j∈P_2
也就是说找到了m-i+1个逆序对。即τ_Merge=m-i+1。
代码:

template<class _Ty> size_t merge(_Ty* _begin, _Ty* _mid, _Ty* _end) {
	const auto l = _end - _begin + 1; size_t tau = 0;
	_Ty* t = new _Ty[l], * i = _begin, * j = _mid + 1, * k = t;
	while (i <= _mid && j <= _end) {
		if (*i <= *j) { *k = *i; ++i; ++k; }
		else { *k = *j; ++j; ++k; tau += _mid - i + 1; }
	}
	while (i <= _mid) { *k = *i; ++i; ++k; }
	while (j <= _end) { *k = *j; ++j; ++k; }
	std::copy(t, t + l, _begin);
	delete[] t;
	return tau;
}

template<class _Ty> size_t inversion_count(_Ty* _begin, _Ty* _end) {
	size_t tau = 0;
	if (_begin < _end) {
		_Ty* _mid = _begin + (_end - _begin) / 2;
		tau += inversion_count(_begin, _mid);
		tau += inversion_count(_mid + 1, _end);
		tau += merge(_begin, _mid, _end);
	}
	return tau;
}
### 分治法实现计算逆序对个数 以下是利用分治思想结合归并排序框架来计算数组中的逆序对数量的代码示例: #### Python 示例代码 ```python def merge_and_count_split_inv(left, right): result = [] i = j = inv_count = 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] <= right[j]: result.append(left[i]) i += 1 else: result.append(right[j]) j += 1 inv_count += (len(left) - i) # 关键部分:统计分裂逆序对的数量 result.extend(left[i:]) result.extend(right[j:]) return result, inv_count def sort_and_count(array): n = len(array) if n <= 1: return array, 0 mid = n // 2 left_sorted, left_inv = sort_and_count(array[:mid]) # 左半部分递归调用 right_sorted, right_inv = sort_and_count(array[mid:]) # 右半部分递归调用 merged_array, split_inv = merge_and_count_split_inv(left_sorted, right_sorted) # 合并阶段 total_inv = left_inv + right_inv + split_inv return merged_array, total_inv # 测试函数 if __name__ == "__main__": test_array = [1, 3, 5, 2, 4, 6] sorted_array, inversion_count = sort_and_count(test_array) print(f"Sorted Array: {sorted_array}") print(f"Inversion Count: {inversion_count}") # 输出逆序对总数 ``` 上述代码实现了通过分治方法计算给定数组中逆序对的数量。核心逻辑在于 `merge_and_count_split_inv` 函数,在合并两个子数组的同时,记录下分裂逆序对的数量[^1]。 此算法的时间复杂度为 \(O(n \log n)\),其中 \(n\) 是输入数组的长度。这是因为在每一层递归中,我们都需要线性时间来进行合并操作,而总共有 \(O(\log n)\) 层递归[^2]。 ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值