求排列的逆序数(二分,归并)

本文介绍了一种求解排列逆序数的有效算法,并通过具体的示例解释了如何计算一个排列的逆序数,这对于理解排列间的差异度及个性化信息服务至关重要。

07:求排列的逆序数

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描述

在Internet上的搜索引擎经常需要对信息进行比较,比如可以通过某个人对一些事物的排名来估计他(或她)对各种不同信息的兴趣,从而实现个性化的服务。

对于不同的排名结果可以用逆序来评价它们之间的差异。考虑1,2,…,n的排列i1,i2,…,in,如果其中存在j,k,满足 j < k 且 ij > ik, 那么就称(ij,ik)是这个排列的一个逆序。

一个排列含有逆序的个数称为这个排列的逆序数。例如排列 263451 含有8个逆序(2,1),(6,3),(6,4),(6,5),(6,1),(3,1),(4,1),(5,1),因此该排列的逆序数就是8。显然,由1,2,…,n 构成的所有n!个排列中,最小的逆序数是0,对应的排列就是1,2,…,n;最大的逆序数是n(n-1)/2,对应的排列就是n,(n-1),…,2,1。逆序数越大的排列与原始排列的差异度就越大。

现给定1,2,…,n的一个排列,求它的逆序数。

 

输入

第一行是一个整数n,表示该排列有n个数(n <= 100000)。
第二行是n个不同的正整数,之间以空格隔开,表示该排列。

输出

输出该排列的逆序数。

样例输入

6
2 6 3 4 5 1
#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
long long a[1000006];
long long b[1000006];
long long n;
long long cnt=0;
/*void M(long long a[],int s,int m,int end,long long b[])//升序 
{
	int r=0;
	int pa=s;
	int pb=m+1;
	
		while(pa<=m&&pb<=end)
		{
			if(a[pa]<=a[pb])
			  b[r++]=a[pa++];
			else
			{
				b[r++]=a[pb++];
				cnt=cnt+m-pa+1;
			}
			  
		}
		while(pa<=m)
		   b[r++]=a[pa++];
		while(pb<=end)
		   b[r++]=a[pb++];
	
	for(int i=0;i<end-s+1;i++)
	   a[s+i]=b[i];
	
}
void Msort(long long a[],int s,int end,long long b[])
{
	if(s<end)
	{
		int m=s+(end-s)/2;
        Msort(a,s,m,b); 
        Msort(a,m+1,end,b);
        M(a,s,m,end,b);
	}
	
}
int main()
{
	
	scanf("%lld",&n);
	for(long long i=0;i<n;i++)
	{
		scanf("%lld",&a[i]);
	}
	Msort(a,0,n-1,b);
	printf("%lld\n",cnt);
	return 0;
}*/
void M(long long a[],int s,int m,int end,long long b[])//降序 
{
	int r=0;
	int pa=s;
	int pb=m+1;
	
		while(pa<=m&&pb<=end)
		{
			if(a[pa]>=a[pb])
			{
				b[r++]=a[pa++];
				cnt=cnt+end-pb+1;
			}
			  
			else
			{
				b[r++]=a[pb++];
				
			}
			  
		}
		while(pa<=m)
		   b[r++]=a[pa++];
		while(pb<=end)
		   b[r++]=a[pb++];
	
	for(int i=0;i<end-s+1;i++)
	   a[s+i]=b[i];
	
}
void Msort(long long a[],int s,int end,long long b[])
{
	if(s<end)
	{
		int m=s+(end-s)/2;
        Msort(a,s,m,b); 
        Msort(a,m+1,end,b);
        M(a,s,m,end,b);
	}
	
}
int main()
{
	
	scanf("%lld",&n);
	for(long long i=0;i<n;i++)
	{
		scanf("%lld",&a[i]);
	}
	Msort(a,0,n-1,b);
	printf("%lld\n",cnt);
	return 0;
}

 

<think>嗯,用户想了解逆序数的概念和计算方法。首先,我需要回忆一下逆序数的定义。根据之前看到的引用,逆序数是指一个排列中所有逆序对的总数。比如排列{2,1}的逆序数是1,而{1,2}的是0。这应该和线性代数中的行列式计算有关,引用2提到了置换的逆序数用于行列式解。 接下来是计算方法。用户可能想知道具体怎么算,比如手动计算或者编程实现。引用3提到计算逆序数可以用归并排序的方法,时间复杂度是O(n log n)。而引用5中的例子是三位数的逆序数,比如-123变成321,这应该是数字的逆序,和排列中的逆序数有所不同。这里可能存在两个不同的概念:一个是排列中的逆序数,另一个是数字逆序后的数值,比如1234变成4321。需要区分这两个情况。 用户的问题可能混淆了这两个概念。需要明确回答两种不同的逆序数排列中的逆序数和数字逆序后的数。例如,引用4中的题目是将数字各位颠倒,逆序数m,并比较是否是原数的倍数。而引用3、5中的例子是关于排列中的逆序对数量,或者数字各位颠倒后的数值。 所以在回答中,需要先解释排列中的逆序数,再说明数字逆序后的数。例如,第一部分讲排列中的逆序数及其计算方法(如暴力法、归并排序优化),第二部分讲数字逆序数的计算,比如如何处理输入的数字,如何反转各位,并给出代码示例。 同时要注意引用中的资料。引用3和引用2涉及排列中的逆序数,引用4和5涉及数字反转。需要正确引用对应的来源。例如,在解释置换的逆序数时引用[^2],在计算逆序对时引用[^1][^3],在数字逆序数时引用[^4][^5]。 用户可能的应用场景包括算法题目、线性代数中的行列式计算,或者数据处理中的逆序对统计。需要覆盖这些方面,并给出相关的问题,比如优化方法、应用场景等,如参考示例中的相关问题部分。 需要确保回答结构清晰,分点解释概念,并给出示例和代码。注意检查LaTeX格式是否正确,如数学公式使用$...$和$$...$$。例如,排列逆序数公式,或者数字反转的例子。 最后,生成的相关问题要覆盖两个概念的不同方面,比如逆序数在行列式中的应用,如何高效计算排列逆序数,数字逆序数的处理技巧等。</think>### 逆序数的概念及计算方法 #### 一、逆序数的定义 逆序数分为两种场景: 1. **排列中的逆序数**:在一个排列中,若$i < j$但$\sigma(i) > \sigma(j)$,则称这对数为一个**逆序对**,所有逆序对的总数即为该排列逆序数[^2][^3]。 - 例如排列$(3,1,2)$中,逆序对有$(3,1)$和$(3,2)$,逆序数为2。 2. **数字的逆序数**:指将一个数的各位数字顺序颠倒后得到的新数[^4][^5]。 - 例如123的逆序数为321,23200的逆序数为00232(需保留前导零)。 --- #### 二、计算方法 ##### 1. 排列中的逆序数 **(1) 暴力法** 遍历所有数对$(i,j)$,若$i < j$且$a_i > a_j$则计数。时间复杂度为$O(n^2)$,适用于小规模数据。 **(2) 归并排序优化法** 利用归并排序的分治思想,在合并过程中统计逆序数,时间复杂度优化至$O(n \log n)$[^1]。 ```python def merge_count(arr, temp, left, mid, right): count = 0 i, j, k = left, mid+1, left while i <= mid and j <= right: if arr[i] <= arr[j]: temp[k] = arr[i] i += 1 else: temp[k] = arr[j] count += mid - i + 1 # 统计逆序数 j += 1 k += 1 # 合并剩余元素 while i <= mid: temp[k] = arr[i] i += 1 k += 1 while j <= right: temp[k] = arr[j] j += 1 k += 1 # 复制回原数组 for i in range(left, right+1): arr[i] = temp[i] return count def count_inversions(arr): temp = [0] * len(arr) return merge_count(arr, temp, 0, len(arr)-1) ``` ##### 2. 数字的逆序数 以输入数字$n$为例,步骤如下: - **步骤1**:转为字符串,去除符号和前导零。 - **步骤2**:反转字符串,处理前导零(如23200反转后为00232)。 - **步骤3**:判断是否为原数的整数倍。 **代码示例**(Python): ```python def reverse_number(n): s = str(n).lstrip('-').lstrip('0') reversed_s = s[::-1].lstrip('0') or '0' # 处理全零情况 m = int(reversed_s) return m if n > 0 else -m ``` --- #### 三、应用场景 1. **行列式计算**:置换的逆序数用于定义行列式的符号项[^2]。 2. **算法分析**:衡量数据的有序性(如逆序对数量与排序算法效率相关)。 3. **数字处理**:判断回文数、密码学中的数值变换等[^4]。 ---
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