Newcoder 4 A.Contest(逆序对-BIT)

本文探讨了一种算法问题,涉及通过比赛排名确定队伍间的相对强度,并使用二元组逆序对概念计算特定条件下队伍组合的数量。算法采用时间复杂度为O(nlogn)的方法,通过计算每场比赛的排名逆序对来找出满足条件的队伍组合。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Description

nnn支队伍一共参加了三场比赛。

一支队伍xxx认为自己比另一支队伍yyy强当且仅当xxx在至少一场比赛中比yyy的排名高。

求有多少组(x,y)(x,y)(x,y),使得xxx自己觉得比yyy强,yyy自己也觉得比xxx强。

$ (x, y), (y, x)$算一组。

Input

第一行一个整数nnn,表示队伍数; 接下来nnn行,每行三个整数a[i],b[i],c[i]a[i], b[i], c[i]a[i],b[i],c[i],分别表示iii在第一场、第二场和第三场比赛中的名次;nnn 最大不超过200000200000200000

Output

输出一个整数表示满足条件的(x,y)(x,y)(x,y)数;64bit64bit64bit请用lldlldlld

Sample Input

4
1 3 1
2 2 4
4 1 2
3 4 3

Sample Output

5

Solution

(x,y)(x,y)(x,y)之间必然是xxx两败一胜或两胜一败,考虑因a,b,ca,b,ca,b,c其中之一败因a,b,ca,b,ca,b,c其中另一胜的二元组个数之和(即二元组逆序对个数),那么一组合法解(x,y)(x,y)(x,y)会被计算四次,所求答案除以四即为答案,时间复杂度O(nlogn)O(nlogn)O(nlogn)

Code

#include<cstdio>
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<cmath>
#include<vector>
#include<queue>
#include<map>
#include<set>
#include<ctime>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<int,int>P;
const int INF=0x3f3f3f3f,maxn=200005;
struct BIT 
{
	#define lowbit(x) (x&(-x))
	int b[maxn],n;
	void init(int _n)
	{
		n=_n;
		for(int i=1;i<=n;i++)b[i]=0;
	}
	void update(int x,int v)
	{
		while(x<=n)
		{
			b[x]+=v;
			x+=lowbit(x);
		}
	}
	int query(int x)
	{
		int ans=0;
		while(x)
		{
			ans+=b[x];
			x-=lowbit(x);
		}
		return ans;
	}
}bit;
int n,x[3][maxn];
P a[maxn];
int main()
{
	scanf("%d",&n);
	for(int i=1;i<=n;i++)scanf("%d%d%d",&x[0][i],&x[1][i],&x[2][i]);
	ll ans=0;
	for(int i=0;i<3;i++)
		for(int j=0;j<3;j++)
			if(i!=j)
			{
				for(int k=1;k<=n;k++)a[k]=P(x[i][k],x[j][k]);
				sort(a+1,a+n+1);
				bit.init(n);
				for(int k=n;k>=1;k--)
				{
					ans+=bit.query(a[k].second);
					bit.update(a[k].second,1);
				}
			}
	printf("%lld\n",ans/4);
	return 0;
}

<think>好的,我现在要解决用户关于如何优化嵌套子查询的SQL语句结构以提升执行效率的问题。首先,我需要回忆一下常见的SQL优化技巧,尤其是针对子查询的部分。 用户提到的嵌套子查询可能效率低下,可能是因为子查询被重复执行或者执行计划不佳。我记得在引用中,PostgreSQL优化器能高效处理IN和EXISTS子查询,但其他数据库可能不同。比如,有些情况下,将子查询转化为JOIN操作会更高效,因为JOIN可以利用索引,而子查询可能无法有效利用,尤其是在关联子查询的情况下。 接下来,我需要分步骤思考如何优化。第一步可能是分析执行计划,确定瓶颈所在。例如,使用EXPLAIN语句查看查询计划,看是否有全表扫描或者临时表的使用,这些都可能拖慢性能。 然后,考虑将子查询替换为JOIN。比如,IN子查询可以改成INNER JOIN,特别是当子查询返回的结果集较小时。如果子查询中有聚合函数,可能需要使用派生表,并确保适当的索引存在。 另外,使用EXISTS代替IN也是一个常见建议,因为EXISTS在找到第一个匹配项后就会停止扫描,而IN需要处理所有结果。不过引用中提到PostgreSQL处理这两者效率一样,所以可能需要具体情况具体分析。 索引优化也很重要。确保被关联的列上有合适的索引,比如外键列或WHERE条件中的列。比如,如果子查询中的WHERE子句用到了某个字段,为该字段添加索引可能会提升速度。 对于多层嵌套的子查询,可能需要逐步展开,将其拆分为临时表或者公共表表达式(CTE),这样可以让优化器更好地处理,或者减少重复计算。比如,将内层子查询的结果存储到临时表中,然后外层查询引用这个临时表,避免多次执行相同的子查询。 还有,避免在子查询中使用SELECT *,而是明确列出需要的字段,减少数据传输和处理的开销。同时,注意子查询中的排序和分组是否必要,不必要的操作会增加负担。 此外,考虑数据库的特定优化技巧。比如在MySQL中,有时候使用JOIN比子查询更快,而其他数据库可能有不同的优化策略。引用中提到MySQL的子查询效率问题,可能需要参考特定于MySQL的优化方法,如使用连接代替IN子句,或者调整配置参数。 最后,测试优化后的查询,比较执行时间和资源消耗,确保优化有效。可能需要多次调整,因为有时候索引的添加或查询结构调整可能会带来不同的效果,甚至在某些情况下效果变差,如引用3提到的,生产数据变化后效率又变低,因此需要持续监控和调整。 总结下来,优化嵌套子查询的步骤可能包括:分析执行计划、重写为JOIN、使用EXISTS、优化索引、减少嵌套层数、使用临时表或CTE、明确字段列表,以及数据库特定的优化策略。需要根据具体情况选择合适的策略,并进行测试验证。</think>### 如何优化嵌套子查询的SQL语句结构提升执行效率? #### 1. **分析执行计划** 使用数据库提供的性能分析工具(如MySQL的`EXPLAIN`或PostgreSQL的`EXPLAIN ANALYZE`)查看查询计划,确认子查询是否导致全表扫描、临时表创建或高成本操作[^3]。例如: ```sql EXPLAIN SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE country = 'US'); ``` #### 2. **将子查询转换为JOIN操作** 大多数情况下,`JOIN`比嵌套子查询更高效,尤其是当子查询返回结果集较大时。例如: ```sql -- 原始子查询 SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT id FROM customers WHERE country = 'US'); -- 优化为JOIN SELECT o.* FROM orders o INNER JOIN customers c ON o.customer_id = c.id WHERE c.country = 'US'; ``` #### 3. **使用EXISTS替代IN** 当子查询返回大量数据时,`EXISTS`可能更高效,因为它只需判断是否存在匹配项而非获取全部结果[^2]。例如: ```sql SELECT * FROM orders o WHERE EXISTS ( SELECT 1 FROM customers c WHERE c.id = o.customer_id AND c.country = 'US' ); ``` #### 4. **优化索引设计** 确保子查询中关联的字段(如`customer_id`)和过滤条件字段(如`country`)已建立索引: ```sql -- 在customers表的country字段添加索引 CREATE INDEX idx_country ON customers(country); ``` #### 5. **减少嵌套层数** 多层嵌套子查询可拆分为临时表或公共表表达式(CTE),降低复杂度: ```sql -- 使用CTE(适用于PostgreSQL/MySQL 8.0+) WITH us_customers AS ( SELECT id FROM customers WHERE country = 'US' ) SELECT * FROM orders WHERE customer_id IN (SELECT id FROM us_customers); ``` #### 6. **避免在子查询中使用聚合函数** 若子查询包含`GROUP BY`或`SUM()`,可尝试将聚合操作移至主查询或使用派生表: ```sql -- 原始查询 SELECT * FROM products WHERE price > (SELECT AVG(price) FROM products); -- 优化为派生表 SELECT p.* FROM products p CROSS JOIN (SELECT AVG(price) AS avg_price FROM products) AS tmp WHERE p.price > tmp.avg_price; ``` #### 7. **数据库特定优化** - **MySQL**:通过配置优化器参数(如`optimizer_switch`)或使用`STRAIGHT_JOIN`强制指定连接顺序[^1]。 - **PostgreSQL**:利用其优化器对`IN`和`EXISTS`的等效优化能力[^2]。 --- ###
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