<think>嗯,用户想了解如何用树状数组解决逆序对问题。首先,我需要回忆一下树状数组的基本知识。树状数组通常用于高效处理前缀和查询和单点更新,时间复杂度都是O(log n)。逆序对的定义是i < j但a[i] > a[j],所以计算逆序对的关键在于,对于每个元素,统计它之前比它大的元素的个数。
接下来,我需要思考如何将逆序对问题转化为树状数组的应用。传统方法是使用归并排序,但树状数组的方法可能更高效或者在某些场景下更方便。根据引用[3]提到的,当处理数据时,可以记录前面数据的出现情况。例如,当处理a[i]时,已经处理过的元素中比a[i]大的数量就是逆序数的一部分。这时候,树状数组可以用来维护这些数据的出现情况,并通过查询前缀和来快速计算。
但这里有个问题,原始数据可能很大,比如a[i]的范围到1e5或者更大,直接作为下标可能会超出树状数组的容量。所以需要进行离散化处理,将原始数据映射到较小的范围内。比如,将数组排序后,用每个元素的排名来代替原值,这样树状数组的大小只需要和元素数量相当即可。
然后,具体步骤应该是:首先离散化数组,然后从后往前或者从前往后遍历,每次查询已处理元素中比当前元素小或大的数目,并更新树状数组。比如,从后往前遍历时,对于每个元素a[i],查询树状数组中[1, a[i]-1]的和,这表示已经处理过的元素中比a[i]小的数目,而逆序对的数量则是i位置之后比a[i]小的数目,但可能需要调整方向,需要仔细考虑遍历顺序和查询范围。
根据引用[2],可能需要从后往前处理,这样每次查询的是已经插入的元素中比当前元素小的数量,从而累加到逆序对总数中。或者,另一种方法是从前往后处理,每次查询比当前元素大的数目。这需要明确每一步的操作是否正确。
例如,离散化之后,假设数组元素被压缩到1到n的范围内。当从后往前遍历时,每个元素的位置i,在树状数组中查询1到a[i]-1的和,得到的是在i之后已经处理过的元素中比a[i]小的数目,这些数目就是i位置处的逆序对数目,然后累加这些数目得到总数。这可能对吗?或者可能应该查询更大的范围?
比如,如果当前元素是a[i],那么逆序对数目应该是已经处理过的元素中比a[i]大的数目。如果从后往前处理,每处理一个元素a[i],将它插入树状数组,然后对于下一个元素a[j](j < i),如果a[j] > a[i],那么此时已经插入到树状数组中的元素都是原数组中i后面的元素,此时查询a[j]之后的数量。这时候可能需要树状数组维护的是元素出现的次数,然后查询区间a[j]+1到maxn的和,即比a[j]大的数目。这样,每次处理a[j]时,查询当前树状数组中比a[j]大的元素的数量,累加到总数中,然后将a[j]插入树状数组。
所以步骤应该是:
1. 离散化原数组,将元素映射到1到n的范围内,确保数据范围适合树状数组。
2. 初始化树状数组。
3. 从后往前遍历数组,对于每个元素a[i],查询树状数组中比a[i]大的元素的数量(即查询a[i]+1到maxn的和),这个数目就是当前元素a[i]的逆序对数目,累加到总和中。
4. 将当前元素a[i]插入树状数组,即更新树状数组中的对应位置。
这样,每次处理元素时,已经处理过的元素都是在原数组中后面的元素,所以当查询比当前元素大的数目时,得到的就是逆序对的数目。
或者,另一种情况是从前往后处理,每次查询比当前元素大的数目。比如,处理到第i个元素时,前面已经处理过的元素中比它大的数目,这可能不是逆序对,因为逆序对要求i < j,而这里i是前面的元素。可能方向弄反了。因此,正确的方向应该是从后往前处理,或者从前往后处理时需要调整查询条件。
例如,假设我们从前往后处理,每个元素a[i],此时在树状数组中已经插入的是前面的元素。逆序对是前面的元素比当前元素大的数目。所以此时,我们查询的是区间a[i]+1到maxn的和,得到的就是前面已经插入的元素中比a[i]大的数目,这确实是逆序对的数目。然后将a[i]插入树状数组。这样,总逆序数就是所有元素对应的数目之和。
这可能更合理。例如,对于数组[3,1,2],离散化后为3→3,1→1,2→2。从前往后处理:
处理3时,树状数组为空,查询3+1到3的和是0,逆序数为0。插入3。
处理1时,查询1+1=2到3的和,此时树状数组中有3,所以结果是1。逆序数累加1。插入1。
处理2时,查询2+1=3到3的和,此时树状数组中有3和1,但3的位置是3,所以结果为1。逆序数累加1。总逆序数是2。正确,因为原数组的逆序对是(3,1),(3,2)。
所以正确的做法是从前往后处理,每次查询比当前元素大的数目,即查询a[i]+1到maxn的和,然后将当前元素插入树状数组。或者,可能要看离散化的方式是否正确。
或者,另一种情况,离散化后的数组是按从小到大排列的,所以当原数组元素越大,离散后的值越大。例如,原数组是5,3,4,离散后的排名可能是3→1,4→2,5→3。这时候,如果原数组中较大的数在后面,那么它们的离散值也较大。这时候,当处理到某个元素时,查询比它大的数目即为离散后的值更大的数目。
所以,正确的步骤应该是:
1. 离散化数组,将原数组转换为按大小排名,最小的元素是1,次小是2,依此类推。如果有重复元素,需要处理相同值的排名,比如相同的元素排名相同或者递增,视具体实现而定。
2. 初始化树状数组,大小等于离散后的最大值(即n)。
3. 初始化逆序对总数为0。
4. 从后往前遍历原数组中的每个元素,或者从前往后?
假设离散化后的数组为rank数组,例如原数组是[5,3,4],离散化后的rank是[3,1,2]。
如果从后往前遍历,那么处理顺序是4→3→5对应的离散值为2→1→3?
例如,原数组是5,3,4,离散后的rank为3(因为5最大)、1(3最小)、2(4中间)。
当从后往前遍历,元素是4,对应rank=2。此时树状数组中没有元素,查询rank+1到3的和是0,所以逆序数为0。插入2。
然后处理3,对应rank=1。查询1+1=2到3的和,此时树状数组中有2,所以和为1。逆序数累加1。插入1。
然后处理5,rank=3。查询3+1=4到3的和是0,逆序数累加0。插入3。总逆序数是1。但原数组中的逆序对是(5,3)和(5,4),应该是2个。这说明方向可能有问题。这时候,可能我的离散化方式有错误,或者遍历顺序的问题。
或者,可能应该从前往后处理。比如原数组是5,3,4。离散后的rank是3,1,2。
处理第一个元素5(rank=3),查询3+1到3的和是0,逆序数加0,插入3。树状数组现在有3。
处理第二个元素3(rank=1),查询1+1到3的和是3的位置的值,即1,所以逆序数加1。插入1。树状数组现在有3和1。
处理第三个元素4(rank=2),查询2+1=3到3的和是1(因为只有3)。逆序数加1。总逆序数是2。正确。所以正确的做法是从前往后处理,每个元素处理时查询当前树状数组中比它大的数目,即查询区间[rank+1, max_rank]的和,然后将该元素的rank插入树状数组。
这说明,正确的步骤应该是:
- 离散化数组,将原数组中的元素转换为它们的排名,从1到n。
- 初始化树状数组。
- 遍历数组,对于每个元素,查询树状数组中当前比它大的元素的数量(即sum(rank[i]+1, max_rank)),然后累加到总逆序数中,再将当前元素的rank插入树状数组。
这需要树状数组能够处理区间查询,而树状数组通常处理的是前缀和。所以,要查询sum(rank[i]+1, max_rank),可以转化为总元素数减去sum(1, rank[i])。或者,如果树状数组存储的是每个排名出现的次数,那么sum(a, b)可以通过前缀和相减得到。例如,sum(rank+1, max) = sum(1, max) - sum(1, rank)。假设sum(1, max)是当前已经插入的元素数目,也就是当前处理的元素数目。但可能不是,因为可能重复元素,但离散化时每个元素应该被分配唯一的rank吗?或者可能有重复的情况?
例如,原数组中有重复元素的情况如何处理?比如数组是[2,2,1]。离散化后的rank应该是如何?
可能需要将相同的元素离散为相同的rank,或者不同的rank?例如,对原数组排序去重后,确定每个元素的rank。例如,原数组排序后是1,2,2。此时,第一个2的rank是2,第二个2的rank也是2,或者可能根据出现顺序不同?这可能影响逆序对的计算。
例如,原数组中的元素都是相同的,那么逆序对数目应该是0,因为所有元素都是相等的,不存在i<j且a[i]>a[j]。所以在这种情况下,离散后的每个元素的rank都相同,比如都是1。此时,每次查询sum(1+1=2到max)会得到0,所以逆序对数目总和为0,正确。
所以离散化的时候,相同的元素应该被分配相同的rank。这可以通过排序后去重,然后使用二分查找来确定每个元素的rank。例如,将原数组排序后,每个元素的rank是其在新数组中的位置+1(假设从1开始)。
举个例子,原数组是[5,3,4,3]。排序后的数组是[3,3,4,5]。去重后的数组是[3,4,5]。然后每个原元素的rank是其在去重数组中的位置+1。例如,3的rank是1,4是2,5是3。原数组中的元素对应的rank是[3,1,2,1]。这样,当处理第二个3时,它的rank也是1。
这时候,当处理每个元素时,查询sum(rank[i]+1, max_rank)的值,即比当前元素大的元素数目。对于原数组中的元素,如果当前元素是3(rank=1),则查询sum(2,3),即所有已经插入的rank为2或3的元素的数目。这表示之前已经处理的元素中比当前元素大的数目,也就是逆序对的数量。
现在,具体到实现步骤:
1. 离散化处理:
a. 将原数组复制到一个新数组,并排序。
b. 去重,得到一个有序的唯一值数组。
c. 对原数组中的每个元素,使用二分查找确定其在唯一数组中的位置(即rank),并替换原数组中的值为该rank。这样,原数组中的元素被转换为rank数组,范围是1到m,其中m是唯一值的数量。
例如,原数组a = [5,3,4,3],排序后为[3,3,4,5],去重后为[3,4,5]。对于每个元素:
5的rank是3(索引2+1),3的rank是1(索引0+1),4的rank是2(索引1+1),第二个3的rank是1。所以离散后的数组为[3,1,2,1]。
2. 初始化树状数组,大小为最大的rank值,这里是3。
3. 初始化逆序对总数为0。
4. 遍历原数组中的每个元素(离散后的rank数组),从前往后:
a. 对于当前元素rank_i,查询树状数组中当前已经存在的元素中,rank大于rank_i的数量。这可以通过树状数组的sum(rank_i + 1, max_rank)得到。或者,由于树状数组可以快速求前缀和,sum(rank_i+1, max_rank)等于总已插入元素数 - sum(1, rank_i)。例如,假设总共有k个元素已经被插入,那么比rank_i大的数目是k - sum(1, rank_i)。
例如,当处理第一个元素rank=3时,此时树状数组为空,sum(3+1=4到3)=0,逆序对数目为0。总逆序数加0。然后将3插入树状数组。
处理第二个元素rank=1:此时已插入元素数目是1。sum(1+1=2到3)=sum(2,3)=0(因为树状数组中只有3的位置被标记为1)。所以逆序对数目是0?或者,可能我之前的方法有误?
或者,正确的方式是查询当前树状数组中比当前元素大的数目,即sum(rank_i+1, max_rank)。在树状数组中,已经插入的元素是3。此时,sum(1+1=2到3)对应的数目是1(因为3的位置是存在的)。所以逆序对数目是1。总逆序数加1。然后插入rank=1。树状数组中现在有3和1。
处理第三个元素rank=2:查询sum(2+1=3到3)对应的数目是1(存在3的节点)。所以逆序对数目加1。总逆序数变成2。插入rank=2。
处理第四个元素rank=1:查询sum(1+1=2到3)的数目是之前插入的1、3、2中的哪些?此时树状数组中有3、1、2。sum(2到3)对应的数目是3和2,即数目为2。所以逆序对数目加2。总逆序数为2+2=4?
但原数组是[5,3,4,3],对应的逆序对应该是:
i=0(5),后面比5小的元素:3,4,3 → 3个逆序对?
i=1(3),后面比3小的元素:无,因为后面是4和3,但4比3大,3等于,所以没有?
或者原数组的逆序对数目应该是3+0+1+0=4?
原数组中的元素是5,3,4,3:
逆序对包括:
5和3 → (5,3)
5和4 → (5,4)
5和3 → (5,3)
4和3 → (4,3)
所以总共有4个逆序对。因此,当使用树状数组的方法得到总逆序数为4是正确的。那上述处理步骤是否正确?
当处理第四个元素rank=1时,此时已插入的元素是3、1、2。查询sum(2到3)的数目是3和2,即sum是2。所以当前逆序对数目加2,总数为0+1+1+2=4,正确。这说明方法正确。
所以,正确的做法是从前往后遍历,每次查询当前树状数组中比当前元素大的数目,这可以通过树状数组的前缀和计算。因为sum(1, rank_i)是已插入的元素中小于等于rank_i的数目,而已插入的元素总数是当前已经处理的元素数目(即i个,假设从0开始遍历到i-1)。但这里需要明确,已插入的元素数目是当前遍历的次数,比如处理到第k个元素时,已经插入了k-1个元素?
或者,当处理第i个元素时,在插入之前,已经处理了i-1个元素。此时,已插入的元素数目是i-1个。而查询sum(rank_i+1, max_rank)等于i-1 - sum(1, rank_i)。所以,在树状数组中,sum(1, rank_i)给出的是已插入元素中小于等于rank_i的数目。那么,已插入的元素数目减去这个数目,就是比当前元素大的数目。
因此,对于每个元素,逆序对数目为 (已插入元素数目) - sum(1, rank_i)。这可能更高效,因为只需要一次前缀和查询。
例如,当处理第二个元素时,已插入数目是1。sum(1,1)=1,所以逆序数目为1-1=0?这与之前的例子矛盾,因为在第二个元素处理时,得到的数目应该是1。这说明哪里出错了?
在之前的例子中,原数组是[5,3,4,3],离散后的rank是[3,1,2,1]。处理第二个元素(rank=1)时,已插入的数目是1(因为已经处理了第一个元素,即i=0的时候,处理第二个元素i=1的时候,已插入数目是1)。sum(1,1)=1(因为第一个元素的rank是3,但现在处理的是第二个元素,所以此时树状数组中的元素是第一个元素的rank=3。sum(1,1)是0,因为rank=3还没有被插入吗?
或者,可能我的步骤顺序有误。例如,处理每个元素时,先查询,再插入。因此,当处理第i个元素时,已经处理了前i-1个元素,所以已插入数目是i-1。查询sum(1, rank_i)得到前i-1个元素中小于等于rank_i的数目。因此,逆序对数目是 (i-1) - sum(1, rank_i)。例如:
原数组离散后的rank数组为[3,1,2,1]。
处理第一个元素3:
已插入数目是0,逆序数目是0 - sum(1,3) =0 -0=0。然后插入3。
处理第二个元素1:
已插入数目是1(前面插入了一个元素),sum(1,1)是0(因为前面插入的是3,不在1的位置)。所以逆序数目是1-0=1。正确。插入1。
处理第三个元素2:
已插入数目是2,sum(1,2)是1(前面插入的3不在1-2范围内,但插入的1在,所以sum(1,2)是1)。逆序数目是2-1=1。插入2.
处理第四个元素1:
已插入数目是3,sum(1,1)=1(前面插入的元素中有1和2和3?或者之前插入的元素是3、1、2。当sum(1,1)查询的是前三个元素中小于等于1的数目,即1个(第二个元素是1)。所以逆序数目是3 -1=2。总逆序数目0+1+1+2=4。正确。
所以,这个公式是正确的。逆序数目等于已插入的元素数目(即当前处理到第i个元素,前面i-1个元素已经插入)减去查询到的sum(1,rank_i)。这比直接查询更大的范围更方便,因为可以利用树状数组的前缀和功能。
因此,正确的步骤是:
遍历原数组离散后的rank数组,对于每个rank_i:
1. 查询sum(1, rank_i) → 已插入元素中小于等于rank_i的数量。
2. 逆序对数目 += (已插入元素数目) - sum(1, rank_i)
3. 将rank_i插入树状数组(即更新树状数组,在rank_i位置加1)。
其中,已插入元素数目等于当前处理到的元素索引i(因为从0开始的话,处理第i个元素时,前面已经有i个元素被处理?或者需要仔细计算循环的索引)。
例如,对于循环结构:
for i in 0 to n-1:
count += i - get_sum(rank[i])
update(rank[i], 1)
这里的i代表已经处理了i个元素?或者在循环开始时,i是当前处理的第i+1个元素?
例如,当i=0时,处理第一个元素,此时已插入数目是0,所以逆序数目是0 - sum(rank[0]),这可能不对。或者,假设在处理第i个元素时,已经处理了i个元素?这需要重新理清循环的索引。
更准确地说,当处理第k个元素(从0开始),此时已经处理了前k个元素?或者处理的是第k+1个元素?可能更容易用0-based索引,从0到n-1遍历每个元素:
初始化逆序对总数为0。
for i from 0 to n-1:
current_rank = rank[i]
sum_le = get_sum(current_rank)
count += i - sum_le # 因为已经处理了i个元素,所以已插入数目是i?或者是i?
这里可能有问题。例如,当处理第一个元素i=0时,已插入数目是0?此时,count +=0 - sum_le,sum_le是0。所以count remains 0.
然后执行update(current_rank, 1).
当处理第二个元素i=1时,已插入数目是1(因为已经处理了第一个元素),sum_le是sum(1, current_rank). 所以逆序数目是1 - sum_le.
所以,是的,这里的i是当前处理的元素的索引,从0开始。已插入数目等于i,因为前i个元素已经被处理(即0到i-1)。或者,这可能需要重新考虑。
例如,在Python中,循环可能写成:
res =0
for i in range(n):
res += i - get_sum(rank[i])
update(rank[i], 1)
这里,i从0到n-1。对于第一个元素i=0,已插入数目是0,所以res +=0 - get_sum(rank[0]). 因为此时树状数组为空,get_sum(rank[0])的值等于树状数组中<=rank[0]的总数,即0。所以res +=0。然后插入rank[0]。
对于第二个元素i=1,此时已插入数目是1(因为已经处理了第一个元素),get_sum(rank[1])是前面插入的元素的<=rank[1]的数目。比如,rank[1]=1,则sum是1吗?如果第一个元素的rank是3,那么get_sum(1)是0,所以 res +=1-0=1.
所以这个公式是正确的。因此,关键点在于,在每次处理第i个元素时,前面已经处理了i个元素?或者不是?
可能这里存在错误。例如,在循环中,i从0开始,处理第0个元素时,前面没有元素。已插入数目是0。处理完第i个元素时,已插入数目是i+1?因为每次循环处理一个元素,并在循环内插入。
所以,当i=0时,处理第一个元素,此时已插入数目是0(因为还没有插入),然后插入。当i=1时,已插入数目是1(插入了一个元素)。因此,在循环体中,当处理第i个元素时,已插入数目是i。例如,在i=0时,已插入数目是0,因为还没有处理任何元素。处理该元素后,数目变成1。所以在计算的时候,正确的已插入数目应该是i,因为在该次循环中,处理的是第i+1个元素?
或者,这个循环中的i代表的是已经处理过的元素数目。例如,在循环开始时,i=0,已处理了0个元素,现在处理第0个元素。在处理时,已处理数目是i,即0。然后插入后,数目变成i+1=1。这可能更合理。
所以,公式count += i - get_sum(rank[i])中的i代表的是已经插入的元素数目。因为当处理第i个元素时(索引为i),前面已经有i个元素被处理过了?不对,因为当i=0时,前面没有元素。所以这可能存在错误。
正确的已插入数目应该是,在进入循环处理第i个元素时,已经插入了i个元素?这显然不对,因为当i=0时,还未插入任何元素。所以,正确的已插入数目应该是i。例如,在循环开始处理第i个元素时,已经插入了i个元素。那么,当处理第i个元素时,已插入数目是i。但这样,当处理第0个元素时,已插入数目是0,正确。处理第1个元素时,数目是1,但此时已插入数目是1吗?或者,可能这个公式中的i实际上是已经处理的元素数目,而循环变量i从0开始,导致在处理第k个元素时,已插入数目是k。例如,对于每个元素i in 0..n-1:
在进入循环体时,已经处理了i个元素,已插入数目是i。然后处理当前元素i,计算i - get_sum(rank[i]),这表示当前元素i的逆序数目是已插入数目i(即前面有i个元素)减去前面i个元素中小于等于当前元素的数目。然后插入当前元素,数目变成i+1。
所以,在这种情况下,i的初始值从0开始,当处理第0个元素时,已插入数目是0,计算0 - get_sum(rank[0]),得到0。然后插入,数目变成1。处理第1个元素时,已插入数目是1,计算1 - get_sum(rank[1])。这似乎正确。
所以,该公式是正确的。因此,树状数组的实现应该支持快速查询前缀和,并在每一步更新。
现在,关于离散化的正确实现。例如,处理原数组中的重复元素,是否会影响rank的计算?例如,原数组有多个相同元素,它们的rank相同,此时在查询时,sum(1, rank_i)会包括这些重复元素的数目。例如,假设两个元素都是rank=2,那么查询sum(1,2)时,会得到这两个元素的数目。所以,当处理后面的相同元素时,前面的相同元素不会被计算为逆序对,因为它们不大于当前元素。例如,原数组是[3,3],离散后的rank是[1,1]。处理第一个元素时,逆序数目是0。处理第二个元素时,已插入数目是1,sum(1,1)是1,所以逆序数目是1-1=0。总逆序数目是0,正确。
因此,离散化时需要将相同的元素映射到相同的rank。这可以通过排序后去重,然后对原数组中的每个元素,使用二分法查找其在去重数组中的位置作为rank。
所以,离散化的步骤可以描述为:
1. 复制原数组到临时数组temp。
2. 对temp进行排序。
3. 对temp进行去重,得到唯一值的数组sorted_unique。
4. 对原数组中的每个元素x,使用二分查找在sorted_unique中找到其位置(索引+1)作为rank。
例如,Python中可以使用bisect模块的bisect_left函数:
sorted_unique = sorted(list(set(temp)))
for x in a:
rank = bisect.bisect_left(sorted_unique, x) +1
但这样可能有问题,因为sorted_unique可能不是正确的排序数组。正确的做法是先对原数组排序,然后去重,得到sorted_unique。例如:
temp = sorted(a)
sorted_unique = []
prev = None
for x in temp:
if x != prev:
sorted_unique.append(x)
prev =x
然后,对原数组中的每个元素x,rank是bisect.bisect_left(sorted_unique, x) +1?或者可能应该使用bisect_right?这需要测试。
例如,原数组是[5,3,4,3]。排序后temp是[3,3,4,5]。去重后sorted_unique是[3,4,5].
对于原数组中的元素3,bisect_left在sorted_unique中找到0的位置(因为3等于sorted_unique[0]),所以rank是0+1=1。正确。
元素5,bisect_left找到2,rank=3。正确。元素4,bisect_left找到1,rank=2。正确。所以,离散化步骤正确。
综上,树状数组求逆序对的步骤如下:
步骤一:离散化原数组,将元素压缩到1~m的范围内。
步骤二:初始化树状数组,大小为m。
步骤三:遍历原数组的离散化后的rank数组,对于每个元素rank_i:
a. 查询树状数组中1~rank_i的前缀和sum_le = get_sum(rank_i)
b. 当前元素的逆序对数目为已插入元素数目(即当前处理次数i) - sum_le
c. 将逆序对数目累加到总结果中
d. 将当前rank_i插入树状数组(update(rank_i, 1))
步骤四:返回总逆序对数目。
现在,代码实现需要包括离散化和树状数组的实现。例如,Python代码:
class FenwickTree:
def __init__(self, size):
self.n = size
self.tree = [0]*(self.n+1)
def update(self, index, delta):
while index <= self.n:
self.tree[index] += delta
index += index & -index
def query(self, index):
res =0
while index >0:
res += self.tree[index]
index -= index & -index
return res
def count_inversions(arr):
# 离散化
temp = sorted(arr)
sorted_unique = []
prev = None
for x in temp:
if x != prev:
sorted_unique.append(x)
prev =x
ranks = [bisect.bisect_left(sorted_unique, x)+1 for x in arr]
max_rank = len(sorted_unique)
ft = FenwickTree(max_rank)
res =0
for i, r in enumerate(ranks):
res += i - ft.query(r)
ft.update(r, 1)
return res
测试这个函数,例如输入数组[5,3,4,3],得到返回值4,正确。
引用中的问题,比如用户提供的引用[4]中的题目要求交换相邻元素的最小次数,这正好是逆序对的数量。因此,通过计算逆序对数目即可得到答案。
总结来说,使用树状数组计算逆序对的步骤是离散化数组,遍历数组,利用树状数组快速查询前缀和并更新,从而累计逆序对数目。这样,时间复杂度为O(n log n),适用于大规模数据。</think>要使用树状数组计算逆序对,核心思路是**通过离散化压缩数据范围,并利用树状数组高效统计每个元素之前比它大的元素数量**。以下是具体步骤和实现:
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### 一、方法步骤
1. **离散化原数组**
将原数组元素映射到连续整数范围(例如$1$到$m$),避免数据范围过大导致树状数组内存浪费。例如:
- 原数组:$[5, 3, 4, 3]$
- 离散化后:$[3, 1, 2, 1]$(对应排序后的唯一值$[3,4,5]$的索引+1)
2. **初始化树状数组**
树状数组的大小与离散化后的最大值相同,用于记录每个值的出现次数。
3. **遍历计算逆序对**
从前往后遍历离散化后的数组。对于每个元素$r_i$:
- 查询树状数组中$[1, r_i]$的前缀和,表示已处理元素中$\leq r_i$的数量。
- 逆序对数目 = 已处理元素总数 - 前缀和。
- 将$r_i$插入树状数组,更新出现次数。
---
### 二、代码实现
```python
import bisect
class FenwickTree:
def __init__(self, size):
self.n = size
self.tree = [0] * (self.n + 1)
def update(self, index, delta=1):
while index <= self.n:
self.tree[index] += delta
index += index & -index
def query(self, index):
res = 0
while index > 0:
res += self.tree[index]
index -= index & -index
return res
def count_inversions(arr):
# 离散化处理
sorted_unique = sorted(set(arr))
ranks = [bisect.bisect_left(sorted_unique, x) + 1 for x in arr]
max_rank = len(sorted_unique)
ft = FenwickTree(max_rank)
inversions = 0
for i, r in enumerate(ranks):
inversions += i - ft.query(r)
ft.update(r)
return inversions
```
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### 三、示例分析
以数组$[5, 3, 4, 3]$为例:
1. 离散化后得到$[3, 1, 2, 1]$。
2. 遍历过程:
- 处理$3$:查询前缀和为$0$,逆序数累加$0$。
- 处理$1$:查询前缀和为$0$,逆序数累加$1 - 0 = 1$。
- 处理$2$:查询前缀和为$1$,逆序数累加$2 - 1 = 1$。
- 处理$1$:查询前缀和为$1$,逆序数累加$3 - 1 = 2$。
3. 总逆序数$= 0 + 1 + 1 + 2 = 4$,对应原数组的$4$对逆序关系[^2]。
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### 四、关键点
- **离散化**:降低数据范围,确保树状数组高效工作。
- **方向选择**:从前往后遍历,每次统计已处理元素中比当前元素大的数量。
- **时间复杂度**:离散化和遍历各需$O(n \log n)$,总复杂度$O(n \log n)$[^3]。
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