光影切割问题-求逆序对@编程之美

本文介绍了一种利用分治策略高效求解逆序数的方法,并提供了一个具体的C++实现示例。该方法将原问题分解为较小的子问题进行递归求解,最终合并结果。

光影切割问题,经过分析之后,可以简化为一个求逆序数的问题,当然求逆序数可以用非常暴力的O(N^2)的解法,这个结果肯定不会让面试官满意的,求逆序对可以采用分治思想,先求前N/2的逆序对数量,然后求后N/2的逆序对的数量。

具体代码如下:

#include <iostream>

using namespace std;

int getreverse(int A[],int mstart,int mend);

int main ()
{
    int A[] = {3,1,4,2,7,6,9,5};
    cout << getreverse(A,0,7);
}

int getreverse(int A[],int mstart,int mend)
{
    if(mstart < mend)
    {
        int mid = (mstart + mend)>>1;
        int ileft = getreverse(A,mstart,mid);//左边部分的逆序对
        int iright = getreverse(A,mid+1,mend);//右边部分的逆序对
        int *mtp = new int[mend-mstart+1];
        int k = 0;
        int i = mstart;
        int j = mid+1;
        int itmp = 0;
        while (i <= mid && j <= mend)
        {
            if(A[i] > A[j])
            {
                itmp += (mid-i+1);//出现逆序对
                mtp[k++] = A[j++];
            }
            else
            {
                mtp[k++] = A[i++];
            }
        }
        while (i <= mid)
        {
            mtp[k++] = A[i++];
        }
        while (j <= mend)
        {
            mtp[k++] = A[j++];
        }
        k = 0;
        for(int i = mstart;i <= mend;i ++)
        {
            A[i] = mtp[k++];
        }
        delete []mtp;
        return ileft+iright+itmp;
    }
    else
    {
        return 0;
    }
}


其他的方法可以参照:

http://blog.youkuaiyun.com/lonelycatcher/article/details/7907333

使用归并排序算法计算逆序对数量,可利用归并排序的分治思想,在排序过程中统计逆序对。归并排序本质是分治思想的体现,将大问题拆分,分别解小问题,再合并结果得到最终解 [^4]。 归并排序的三个核心步骤如下 [^3]: 1. **分(Divide)**:拆分数组为子区间。不断将无序数列拆分成子序列,直至子序列只剩一个或两个元素。 2. **治(Conquer)**:递归计算子区间逆序对。对拆分后的子区间递归地进行逆序对统计和排序。 3. **合(Merge)**:合并有序子区间,统计跨区逆序对。在合并两个有序子区间时,若左边子区间的元素大于右边子区间的元素,说明存在逆序对,且逆序对的数量为左边子区间剩余元素的数量。 以下是使用 Python 实现的代码示例: ```python def merge_sort_and_count(arr): if len(arr) <= 1: return arr, 0 mid = len(arr) // 2 # 递归拆分 left, left_count = merge_sort_and_count(arr[:mid]) right, right_count = merge_sort_and_count(arr[mid:]) # 合并子区间并统计跨区逆序对 merged, cross_count = merge_and_count(left, right) return merged, left_count + right_count + cross_count def merge_and_count(left, right): merged = [] count = 0 i, j = 0, 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] <= right[j]: merged.append(left[i]) i += 1 else: # 出现逆序对 merged.append(right[j]) j += 1 # 统计逆序对数量 count += len(left) - i # 处理剩余元素 merged.extend(left[i:]) merged.extend(right[j:]) return merged, count # 测试 arr = [7, 5, 6, 4] sorted_arr, inverse_count = merge_sort_and_count(arr) print(f"排序后的数组: {sorted_arr}") print(f"逆序对的数量: {inverse_count}") ``` 该算法的时间复杂度是 $O(n log n)$,其中 $n$ 是数组的大小。这比直接暴力计算所有逆序对数量的 $O(n^2)$ 方法要高效得多 [^2]。
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