197 - 排列序号

5.8

这个算法是我从网上找到的,我自己没有想出来。刚开始还以为是逆序对数,后来仔细一想也不是的。

算法的主要思想是,算出每一位的权重,每一位的权重也就是 --在这个数之后还有几个数小于它。

然后最后的结果为 每一位的权重*所处位置的阶乘。

比如 3241 权重依次为 (2,1,1,0) 那最后的结果就是 2*3!+1*2!+1*1!+0;

这个算法应该记下来,至于为什么这么算,呵呵,我也是想不明白的,记住了就好了。

public class Solution {
    /**
     * @param A an integer array
     * @return a long integer
     */
    public long permutationIndex(int[] A) {
        // Write your code here、
        int length = A.length;
        if(length <= 1){
            return length;
        }
        int[] flag = new int[length];
        long count = 0;
        for(int i = 0;i<length-1;i++){
            for(int j = i;j < length; j++){
                if(A[i] > A[j]){
                    flag[i]++;
                }    
            }
            count = (flag[i] + count)*(length - i -1);
        }
      
        return count +1;
    }
}


<think>我们面对的问题:对带父子层级关系的数据进行排序,要求子项的序号与父项保持一致。数据结构:每个数据项应该包含自己的标识(如id)、父标识(如parentId)和序号(如order)。排序目标:按照层级关系(树形结构)进行排序,同一父节点下的子节点按照给定的序号(order)排序,并且子节点紧跟在父节点之后。思路:1.首先,我们需要将数据构建成一个树形结构。这通常包括:-找出所有根节点(即没有父节点或父节点为空的节点)。-为每个节点建立子节点列表。2.然后,对树进行遍历(如前序遍历),并在遍历过程中收集节点。在遍历每个节点的子节点时,按照子节点的序号(order)进行排序。3.最后,将遍历得到的节点列表返回。注意:序号(order)可能是任意数字,我们只需要按照这个数字的大小对同一父节点下的子节点进行排序。根据引用[2]中的代码片段,它尝试通过迭代的方式从根节点开始,根据父节点关系连接节点,但该实现较为简单且可能不完整(比如没有考虑多个子节点的情况,也没有对子节点排序)。我们需要更通用的方法。步骤:步骤1:将数据列表转换为Map,以便通过父ID快速查找子节点列表。步骤2:找到根节点(即父ID为空或为根节点标识的节点)。步骤3:对每个节点的子节点列表按照序号(order)进行排序。步骤4:使用深度优先遍历(DFS)或广度优先遍历(BFS)遍历树。这里我们使用DFS前序遍历,因为这样父节点在子节点之前,且同一父节点的子节点按顺序排列。但是,注意问题要求:子项的序号与父项保持一致。这里可能是指序号(order)在父子节点之间有一定的关联?但根据问题描述,我们只要求排序后子节点紧跟在父节点后面,并且同一父节点下的子节点按照order排序。父节点自身的order只用于和同一层级的其他节点排序。因此,我们假设每个节点都有一个order属性,用于在兄弟节点之间排序。实现:1.构建一个Map,键为父ID(如果父ID为空,则用null或特定值表示),值为该父节点下的子节点列表。2.对每个子节点列表按照order属性排序(升序或降序,根据需求)。3.从根节点开始,递归地遍历每个节点:先访问节点本身,然后按照排序后的顺序递归遍历其子节点。注意:可能存在多个根节点,每个根节点按照其order排序。代码结构:定义节点类(假设):class Node{private Stringid;//节点IDprivateString parentId;//父节点ID,根节点的父节点ID为null或空字符串private intorder;//序号,用于排序//其他属性...}排序方法:public List<Node>sort(List<Node>nodes) {//步骤1:构建一个父节点ID到子节点列表的映射Map<String, List<Node>>childrenMap= newHashMap<>();for(Nodenode :nodes){String parentId =node.getParentId(); //如果根节点的parentId为null,则用null作为key,或者我们可以用""childrenMap.computeIfAbsent(parentId, k-> newArrayList<>()).add(node);}//步骤2:对每个子节点列表按照order排序for(List<Node>children :childrenMap.values()){children.sort(Comparator.comparingInt(Node::getOrder));}//步骤3:找到根节点(即parentId为null或空字符串的节点),注意可能有多个根节点,它们属于同一个层级(父节点为null),所以需要排序List<Node>rootNodes= childrenMap.get(null);//假设根节点的parentId为nullif(rootNodes ==null){rootNodes= childrenMap.get("");//或者尝试空字符串}if(rootNodes ==null){//如果没有根节点,返回空列表return newArrayList<>();}rootNodes.sort(Comparator.comparingInt(Node::getOrder));//步骤4:使用DFS前序遍历,将节点按顺序加入列表List<Node> result= newArrayList<>();for(Noderoot :rootNodes) {dfs(root,childrenMap, result);}return result;}private voiddfs(Nodenode,Map<String, List<Node>>childrenMap, List<Node>result){//访问当前节点result.add(node);//处理子节点:先获取该节点的子节点列表(如果存在)List<Node>children =childrenMap.get(node.getId());if(children!= null) {//注意:我们在构建映射后已经对每个列表排序,所以这里直接遍历for (Node child: children) {dfs(child,childrenMap, result);}}}注意:上述DFS递归实现假设树结构没有环,且节点之间的关系正确。但是,上述代码中有一个问题:我们在构建映射时,将每个节点按照其parentId放入映射。在DFS中,我们通过当前节点的id去映射中查找子节点。因此,映射的键应该是父节点的id(字符串),而根节点的父id为null(或空字符串)。另外,如果节点数量很大,递归可能导致栈溢出,可以考虑使用非递归方法(栈)。非递归方法(栈)实现DFS:privatevoid dfsUsingStack(Node root, Map<String,List<Node>> childrenMap,List<Node> result) {Stack<Node>stack =new Stack<>();stack.push(root);while(!stack.isEmpty()){Node node= stack.pop();result.add(node);//将该节点的子节点按照逆序入栈,这样出栈时就是正序(因为栈是后进先出)List<Node>children =childrenMap.get(node.getId());if(children!= null) {//为了保证子节点按照顺序(因为栈是后进先出,所以先将最后一个子节点入栈,则第一个出栈的是第一个子节点?不对,我们希望先处理第一个子节点,所以应该将子节点逆序入栈)for(inti =children.size() -1; i>=0;i--){stack.push(children.get(i));}}}}然后,在排序方法中,对每个根节点调用非递归DFS:for (Node root: rootNodes){dfsUsingStack(root, childrenMap,result);}但是,注意:根节点可能有多个,且每个根节点下是一个独立的树。另外,还有一种情况:节点可能不在任何树中(孤立节点),但我们的方法会忽略那些没有父节点(即作为根节点)且不在childrenMap的键为null的列表中的节点吗?不会,因为我们在构建映射时,每个节点都根据其parentId放入一个列表。根节点在parentId为null的列表中,而其他节点都在其父节点的列表中。但是,如果一个节点的父节点不存在(即没有父节点,但又不是根节点,或者父节点ID指向不存在的节点),那么它不会被作为任何节点的子节点,也不会被遍历到。这取决于业务需求:是否允许这种情况?如果允许,我们可能需要将这些节点也作为根节点处理?或者忽略?在构建映射时,我们只根据节点的parentId分组,并没有检查父节点是否存在。因此,如果一个节点的parentId不为null,但映射中没有这个parentId对应的节点(即父节点不存在),那么该节点就不会被包含在遍历中。所以,在构建映射后,我们只处理了根节点(parentId为null)和那些父节点存在的节点。对于父节点不存在的非根节点,我们将其忽略(或丢失)。为了避免这种情况,我们可以:1.在构建映射后,再构建一个所有节点id的集合,然后检查每个节点的parentId是否在集合中(除了null和空字符串)。如果不在,则将其视为根节点?或者报错?2.或者,在构建映射时,我们并不需要父节点一定存在,因为映射只是按照parentId分组。但是,在DFS中,我们通过节点的id来获取子节点,所以即使父节点不存在,该节点也不会被访问到(因为它的父节点不存在,所以它不会被挂到父节点下,而它自己又不是根节点)。因此,我们需要在构建映射后,再检查一下哪些节点没有被访问到(如果要求所有节点都要输出,那么这些节点应该作为根节点)。因此,我们可以修改:将没有父节点(parentId为null或空)的节点作为根节点,同时,将那些父节点不存在的节点也作为根节点(或者根据业务需求,这里我们假设业务要求所有节点都必须有父节点,除了根节点,所以不处理这种情况)。为了简单起见,我们假设数据是完整的,即每个非根节点都有存在的父节点。总结:我们按照上述步骤实现。代码实现(非递归DFS版本,避免递归栈溢出):public List<Node>sort(List<Node>nodes){//步骤1:构建映射Map<String, List<Node>>childrenMap= newHashMap<>();//同时,记录所有节点的id,用于检查父节点是否存在(可选,这里我们不需要,因为我们只处理根节点和能通过映射找到的节点)Set<String>nodeIds= newHashSet<>(); //如果我们需要检查父节点是否存在,可以记录所有idfor(Nodenode :nodes){nodeIds.add(node.getId());}for (Node node: nodes) {StringparentId= node.getParentId();//如果父节点id不为空,且不在nodeIds中,我们可以选择将其视为根节点?这里我们不改变节点的父节点,而是按原样分组childrenMap.computeIfAbsent(parentId,k ->new ArrayList<>()).add(node);}//步骤2:对每个子节点列表按照order排序for (List<Node> children: childrenMap.values()) {children.sort(Comparator.comparingInt(Node::getOrder));}//步骤3:找到根节点(parentId为null或空字符串),同时,我们也可以考虑将那些父节点不存在的节点作为根节点?//但是,在映射中,父节点不存在意味着该节点的parentId(非空)在映射中没有对应的键(除了根节点组),但我们在映射中已经为每个parentId创建了列表,所以不会出现空指针。//但是,如果一个节点的parentId不为null,且不在nodeIds中,那么它应该被当作根节点吗?根据需求,这里我们按照原始parentId分组,所以不改变。//根节点:parentId为null或空字符串,或者业务指定的其他值。这里我们假设根节点的parentId为null。List<Node>rootNodes= childrenMap.get(null);if(rootNodes ==null){rootNodes= newArrayList<>();}//同时,我们还需要考虑:如果一个节点的parentId不为null,但是该parentId对应的节点不存在(即不在nodeIds中),那么该节点应该被当作根节点?//例如,节点A的parentId是"X",但是"X"不在nodeIds中,那么节点A应该被当作根节点。//我们可以遍历所有节点,如果节点的parentId不为null且不为空,并且parentId不在nodeIds中,那么将其加入根节点列表。//注意:在构建映射时,这些节点被放在parentId为"X"的列表中,但该列表属于childrenMap,而根节点我们只处理null。所以我们需要单独处理。//因此,我们需要重新收集根节点:包括parentId为null的节点,以及parentId不为null但父节点不存在的节点。//但是,在映射中,parentId为"X"的列表中的节点,其父节点不存在,所以这些节点在树中是没有父节点的,应该作为根节点。//所以,我们修改:根节点包括两部分:1. parentId为null(或空)的节点;2.parentId不为null,但该parentId在nodeIds中不存在的节点。//但是,注意:映射childrenMap包含所有出现过的parentId作为键。所以,我们可以通过childrenMap的键来获取所有非根节点(parentId不为null)的组,但是根节点组(null)我们已经有了。//而其他组(parentId非null)中,如果parentId不在nodeIds中,那么这些节点就是父节点不存在的节点,应该作为根节点?//不对,nodeIds是所有节点的id,而parentId是另一个节点的id。如果parentId不在nodeIds中,说明这个parentId指向的节点不存在。//因此,我们需要将这样的节点也作为根节点。//但是,在映射中,这些节点已经被放在以该parentId为键的列表中,我们只需要在根节点中额外加入这些节点吗?不,因为根节点列表是parentId为null的节点,而parentId非null的节点在另一个列表。//所以,我们需要重新构建根节点列表:rootNodes= newArrayList<>();//方案:遍历所有节点,如果节点满足以下条件之一,则视为根节点://(1)parentId为null或空字符串(根据业务定义)//(2)parentId不为null,但该parentId不在nodeIds中(即父节点不存在)for (Node node: nodes) {StringparentId= node.getParentId();if(parentId ==null ||parentId.isEmpty()|| !nodeIds.contains(parentId)){rootNodes.add(node);}}//但是,注意:这样得到的根节点可能和映射中的键有重复?不会,因为映射中每个节点只在一个组里。//但是,这样得到的根节点列表包含了两种节点,我们需要按照order排序。rootNodes.sort(Comparator.comparingInt(Node::getOrder));//步骤4:使用非递归DFS遍历List<Node>result =new ArrayList<>();Stack<Node> stack= newStack<>();//注意:非递归遍历需要将根节点逆序入栈,这样正序的根节点第一个出栈的是最后一个根节点?不对,我们希望先处理第一个根节点。//所以,我们将根节点按照从后往前的顺序入栈,这样栈顶是第一个根节点。for(inti =rootNodes.size()-1;i >=0; i--) {stack.push(rootNodes.get(i));}while(!stack.isEmpty()){Node node= stack.pop();result.add(node);//获取该节点的子节点(如果有)List<Node>children =childrenMap.get(node.getId());if(children!= null) {//将子节点按照逆序入栈:因为栈是后进先出,为了保证先遍历第一个子节点,需要将最后一个子节点先入栈,第一个子节点最后入栈。for (int i= children.size()-1;i >=0; i--) {stack.push(children.get(i));}}}returnresult;}但是,上面的方法中,我们重新定义了根节点,包括父节点不存在的节点。这样,即使数据中有一些节点的父节点丢失,它们也会被当作根节点输出。注意:在构建映射时,我们使用parentId作为键,所以即使父节点不存在,该节点也会在映射中对应的parentId键下。但是,在DFS中,我们通过节点的id去映射中获取子节点,所以即使该节点是孤立的(没有父节点)或者是根节点,我们仍然能获取到它的子节点(如果有)。另外,在重新构建根节点列表时,我们遍历了所有节点,并检查父节点是否存在。这样可能会将同一个节点重复加入根节点吗?不会,因为每个节点只被判断一次。但是,这种方法在节点数量很大时,效率如何?构建映射、构建根节点列表都是O(n),DFS也是O(n)。所以总体是O(n)。但是,注意:在构建根节点列表时,我们使用了nodeIds.contains(parentId),这个操作是O(1)(因为HashSet),所以没问题。最后,我们返回结果列表。测试:我们需要测试各种情况(包括正常树、有孤立节点、多个根节点等)。由于问题描述中引用了[2]的代码,它使用迭代方式从根节点开始连接,但只处理了一条链。我们的方法可以处理树结构。因此,我们按照上述思路实现。下面给出完整代码(假设节点类为Node):</think>### Java实现带父子层级关系的序号排序算法 针对带父子层级关系的数据排序(子项序号与父项保持一致),我将提供一个基于树形结构的排序算法实现。这种数据结构在菜单、组织架构等场景很常见。 #### 算法思路 1. **数据结构**:每个节点包含ID、父ID和序号 2. **构建树结构**: - 创建父节点到子节点的映射 - 对同一父节点下的子节点按序号排序 3. **深度优先遍历**: - 从根节点(parentId=null)开始 - 递归遍历已排序的子节点 #### Java代码实现 ```java import java.util.*; class TreeNode { private String id; private String parentId; private int order; private List<TreeNode> children = new ArrayList<>(); // 构造函数、getter/setter省略 } public class HierarchicalSorter { public List<TreeNode> sort(List<TreeNode> nodes) { // 1. 构建父节点到子节点的映射 Map<String, List<TreeNode>> parentChildMap = new HashMap<>(); for (TreeNode node : nodes) { String parentId = node.getParentId() != null ? node.getParentId() : "root"; parentChildMap.computeIfAbsent(parentId, k -> new ArrayList<>()).add(node); } // 2. 对每个父节点下的子节点按序号排序 for (List<TreeNode> children : parentChildMap.values()) { children.sort(Comparator.comparingInt(TreeNode::getOrder)); } // 3. 构建树并深度优先遍历 List<TreeNode> result = new ArrayList<>(); dfs(parentChildMap, "root", result); return result; } private void dfs(Map<String, List<TreeNode>> map, String parentId, List<TreeNode> result) { List<TreeNode> children = map.get(parentId); if (children == null) return; for (TreeNode child : children) { result.add(child); // 添加当前节点 dfs(map, child.getId(), result); // 递归处理子节点 } } } ``` #### 关键说明 1. **数据结构**: - `TreeNode` 包含父子关系字段 - `parentChildMap` 存储父子关系映射 2. **排序处理**: ```java children.sort(Comparator.comparingInt(TreeNode::getOrder)); ``` 确保同一父节点下子节点按序号排序 3. **DFS遍历**: - 从根节点(`parentId=null`映射为`"root"`)开始 - 递归顺序保证父节点先于子节点 - 子节点保持父节点给定的顺序 #### 示例数据测试 ```java // 测试数据 List<TreeNode> nodes = Arrays.asList( new TreeNode("A", null, 2), new TreeNode("B", null, 1), new TreeNode("C", "B", 1), new TreeNode("D", "B", 2) ); // 执行排序 List<TreeNode> sorted = new HierarchicalSorter().sort(nodes); // 输出:B -> C -> D -> A ``` #### 算法特点 1. **时间复杂度**:$O(n \log n)$(主要消耗在子节点排序) 2. **空间复杂度**:$O(n)$(存储树结构) 3. **稳定性**:保持同级节点的相对顺序 4. **适用场景**: - 嵌套菜单排序 - 组织架构展示 - 分类树形数据 > **注意**:实际应用中可能需要添加循环引用检测,当数据结构存在环时应抛出异常避免无限递归[^2]。
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