算法 数组中的逆序对-(归并排序+递归回溯+双指针)

本文介绍了如何使用归并排序的思路解决数组中逆序对总数问题,通过递归和合并过程中对比左右半部分元素,计算出逆序对数量。

牛客网: BM20

题目: 求出数组中逆序对总数

思路: 使用归并排序思路,先分裂,再合并,合并的时候,左半段有序,右半段有序,如果左半段某个值大于右半段某个值 data[i] > data[j], 则可通过j与右半段起始坐标之间的距离算出共有多少个比data[i]小,即这一小段的逆序对的数量;在复制数组dataCopy中一直按照比较的结果来更新数值,作为回溯时的data使用。

注意: 中间点 mid = (left+right)/2,需要归到左半段中,否则递归时使用inverse(left, mid-1), 即下一层right=mid-1, 存在right < left情况,如果这样的话,则需要在递归前添加判断单独处理,否则会栈溢出。

代码:

package main
// import "fmt"

/**
 * 代码中的类名、方法名、参数名已经指定,请勿修改,直接返回方法规定的值即可
 *
 * 
 * @param nums int整型一维数组 
 * @return int整型
*/
const BASE = 1000000007

func InversePairsCount(data, dataCopy []int, left, right int) int {
    if left < right {
        mid := left + (right - left) >> 1
        leftCount := InversePairsCount(dataCopy, data, left, mid)
        rightCount := InversePairsCount(dataCopy, data, mid+1, right)
        count := 0
        i := mid
        j := right
        idx := right
        for i >= left && j > mid {
            if data[i] > data[j] {
                count += j - mid
                dataCopy[idx] = data[i]
                idx--
                i--
            } else {
                dataCopy[idx] = data[j]
                idx--
                j--
            }
        }
        for i >= left {
            dataCopy[idx] = data[i]
            idx--
            i--
        }
        for j > mid {
            dataCopy[idx] = data[j]
            idx--
            j--
        }
        return (count + leftCount + rightCount) % BASE
    } else{
        dataCopy[left] = data[left]
        return 0
    }
}

func InversePairs( nums []int ) int {
    // write code here
    if len(nums) == 0 {
        return 0
    }
    dataCopy := make([]int, len(nums))
    for i := 0; i < len(nums); i++ {
        dataCopy[i] = nums[i]
    }
    left, right := 0, len(nums) - 1
    count := InversePairsCount(nums, dataCopy, left, right)
    return count % BASE
}

通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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