剑指offer面试题36:数组中的逆序对

本文探讨了数组中逆序对的求解方法,介绍了两种思路:一是通过直接比较实现,时间复杂度为O(N^2);二是利用归并排序进行优化。详细解释了如何在归并排序过程中统计逆序对数量。

题目:数组中两个数字如果前面一个数大于后面一个数,则这两个数字组成一个逆序对,输入一个数组,求数组逆序对总数。

例如:数组{7,1,9,10,2,3,4}中,一共存在10个逆序对,分别是{7,1}、{7,2}、{7,3}、{7,4}、{9,2}、{9,3}、{9,4}、{10,2}、{10,3}、{10,4}。

思路1:对数组中的每个数字,扫描它后面的数字,如果后面的数比这个数小,则存在逆序对,这样将数组扫描完需要的时间复杂度是O(N^2)
思路2:利用归并排序,归并排序的核心算法中,合并两个前后两个序列的时候,可以统计这两个前后序列之间的逆序对,再加上每个序列的逆序对,就是一共的逆序对

    //每个序列的逆序对,可以用递归分治

    //举个例子,原序列是9 10 2 4 3

   //最后要合并的两个左右序列是2 9 10 和3 4

   //刚开始a[i]=2 a[j] = 3,a[i]<a[j]不存在逆序对,将i++,a[i]->9

   //这时候a[i]>a[j],存在逆序对,并且前一个序列中a[i+1...mid]因为是已经排序的,

   //后面的每个数肯定也大于a[i],当然也大于a[j],当然也和a[j]成逆序对,这时候的逆序对的个数应该为mid-i+1

  

  //先把数组分隔成子数组,先统计出子数组内部的逆序对的数目,然后再统计出两个相邻子数组之间的逆序对的数 目。在统计逆序对的过程中,还需要对数组进行排序。

 //举个例子:7 5 6 4

 //先把数组分解成两个长度为2的子数组{7 5}和{6 4},再把这两个子数组分别拆成两个长度为1的子数组{7}和{5}、{6}和{4},接下来一边合并相邻的子数组,一边统计逆序对的数目。

 //在第一对长度为1的子数组{7}、{5}中7大于5,因此{7,5}是一个逆序对。同样在第二对长度为1的子数组{6}、{4}中也有一个逆序对{6,4}。

 //由于已经统计过这两对子数组内部逆序对,因此需要对这两对子数组排序,以免在以后的统计过程中再重复统计。

//代码待续......

 

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【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定位与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定位与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定位系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定位与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进一步拓展至多源传感器融合场景。
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