归并排序和求逆序数对


  合并排序(MERGE SORT)是又一类不同的排序方法,合并的含义就是将两个或两个以上的有序数据序列合并成一个新的有序数据序列,因此它又叫归并算法。它的基本思想就是假设数组A有N个元素,那么可以看成数组A是又N个有序的子序列组成,每个子序列的长度为1,然后再两两合并,得到了一个  N/2   个长度为2或1的有序子序列,再两两合并,如此重复,值得得到一个长度为N的有序数据序列为止,这种排序方法称为2路合并排序。

  例如数组A有7个数据,分别是: 49   38   65  97   76   13   27,那么采用归并排序算法的操作过程如图所示:

  初始值                 [49]   [38]   [65]   [97]   [76]   [13]   [27]

  看成由长度为1的7个子序列组成

  第一次合并之后         [38     49]    [65    97]   [13     76]   [27]

看成由长度为1或2的4个子序列组成

  第二次合并之后         [38     49      65    97]   [13     27     76]

看成由长度为4或3的2个子序列组成

  第三次合并之后         [13     27      38    49     65      76    97]

                             归并排序算法过程图

        合并算法的核心操作就是将一维数组中前后相邻的两个两个有序序列合并成一个有序序列。合并算法也可以采用递归算法来实现,形式上较为简单,但实用性很差。

        而逆序数就是左边序列比右边序列大的数对。设i和j两个指针指向left和right序列,起始为1,n1n2是序列的长度。当a数列插入k为right数列中j时,逆序数增加为n1 - i + 1。如第三次合并中13插入k=1时,ans+=4 - 1 + 1

void mergesort(long a[],int p,int r)
{
   
if(p<r)
   
{
       
int q=(p+r)/2;
      mergesort(a,p,q);
      mergesort(a,q
+1,r);
      merge(a,p,q,r);    
//合并步骤 p<=left<=q q<right<=r;
  }

}


void merge(long a[],int p,int q,int r)
{
   
int  n1=q-p+1;
   
int  n2=r-q;
   
int  i,j,k;
    
long left[n1+1];
    
long right[n2+1];
    
    
for(i=1;i<=n1;i++)
         left[i]
=a[p+i-1];
    
for(j=1;j<=n2;j++)
          right[j]
=a[q+j];
    
    left[n1
+1]=1e9;     //设置一个哨兵
    right[n2+1]=1e9//同上
    i=1;
    j
=1
    
for(k=p;k<=r;k++)
        
if(left[i]<right[j])
                a[k]
=left[i++];
        
else
            
{
             a[k]
=right[j++];  
             ans
+=n1-i+1;      //计数;
         }

### Python 实现归并排序计算逆序对 在处理数组中的逆序对问题时,使用归并排序是一种高效的解决方案。相较于暴力法的时间复杂度 \(O(n^2)\)[^2],基于归并排序的方法能够将时间复杂度降低到 \(O(n \log n)\)。 #### 归并排序原理简介 归并排序采用的是分治策略,即将待排序序列分为若干子序列分别进行排序后再合并这些有序子序列形成最终的完全有序序列[^3]。此过程不仅实现了排序功能,在分割与合并的过程中还可以统计出原序列中存在的全部逆序对数量。 #### 代码实现 下面是一个完整的Python程序,它展示了如何利用归并排序来计算给定整数列表中的逆序对数目: ```python def merge_and_count_split_inv(B, C): sorted_array = [] inversions = 0 i, j = 0, 0 while i < len(B) and j < len(C): if B[i] <= C[j]: sorted_array.append(B[i]) i += 1 else: sorted_array.append(C[j]) j += 1 inversions += (len(B) - i) # Append any remaining elements of the arrays to 'sorted_array' sorted_array.extend(B[i:]) sorted_array.extend(C[j:]) return sorted_array, inversions def sort_and_count(array): if len(array) <= 1: return array, 0 mid = len(array) // 2 left_half, x = sort_and_count(array[:mid]) right_half, y = sort_and_count(array[mid:]) merged_array, z = merge_and_count_split_inv(left_half, right_half) return merged_array, x + y + z def count_inversions_merge_sort(arr): _, num_of_inversions = sort_and_count(arr) return num_of_inversions # 测试例子 if __name__ == "__main__": test_arr = [1, 3, 5, 2, 4, 6] print(f"Array {test_arr} has {count_inversions_merge_sort(test_arr)} inversions.") ``` 上述代码定义了一个 `merge_and_count_split_inv` 函数用于合并两个已排序的部分,并在此过程中计数跨越这两个部分之间的所有可能存在的逆序对;另一个辅助函数 `sort_and_count` 则负责递归地拆分输入直到单个元素为止,之后再逐步组合起来的同时累计总的逆序对数目。最后,`count_inversions_merge_sort` 提供了一种简便的方式来获取任意数组内的总逆序对数量[^2]。
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