Count of Smaller Numbers After Self

You are given an integer array nums and you have to return a new counts array. The counts array has the property where counts[i]is the number of smaller elements to the right of nums[i].

Example:

Input: [5,2,6,1]
Output: [2,1,1,0] 
Explanation:
To the right of 5 there are 2 smaller elements (2 and 1).
To the right of 2 there is only 1 smaller element (1).
To the right of 6 there is 1 smaller element (1).
To the right of 1 there is 0 smaller element.
class Solution {
private:
    vector<pair<int, int> > x;
    vector<int> ans;
    
public:
    vector<int> countSmaller(vector<int>& nums) {
        if(!nums.size()) return vector<int>();    
        for(int i=0; i<nums.size(); i++)
            x.push_back(make_pair(nums[i],i));
        ans = vector<int>(x.size(), 0);  
        InverseCore(nums, 0, nums.size()-1);
        return ans;
    }
    
    void InverseCore(vector<int> &nums, int start, int end)
    {
        if(start>=end) return;
        int mid = start + (end - start)/2;
        InverseCore(nums, start, mid);
        InverseCore(nums, mid+1, end);
        merge_sort(nums, start, mid, mid+1, end);
    }
    
    void merge_sort(vector<int> &num, int start1, int end1, int start2, int end2)
    {
        int p = start1;
        int q = start2;
        vector<pair<int, int> > tmp;
        while(p<=end1&&q<=end2)
        {
            if (x[p].first <= x[q].first) {  
                ans[x[p].second] += q - start2;  
                tmp.push_back(x[p++]);  
            } else {  
                tmp.push_back(x[q++]);  
            }  
        }
        
        while (p <= end1) {  
            ans[x[p].second] += q - start2;  
            tmp.push_back(x[p++]);  
        }  
        while (q <= end2) tmp.push_back(x[q++]);  
        for (int i = start1; i<= end2; i++) x[i] = tmp[i - start1];  
        
    }
};


内容概要:本文介绍了一套针对智能穿戴设备的跑步/骑行轨迹记录系统实战方案,旨在解决传统运动APP存在的定位漂移、数据断层和路径分析单一等问题。系统基于北斗+GPS双模定位、惯性测量单元(IMU)和海拔传感器,实现高精度轨迹采集,并通过卡尔曼滤波算法修正定位误差,在信号弱环境下利用惯性导航补位,确保轨迹连续性。系统支持跑步与骑行两种场景的差异化功能,包括实时轨迹记录、多维度路径分析(如配速、坡度、能耗)、数据可视化(地图标注、曲线图、3D回放)、异常提醒及智能优化建议,并可通过蓝牙/Wi-Fi同步数据至手机APP,支持社交分享与专业软件导出。技术架构涵盖硬件层、设备端与手机端软件层以及云端数据存储,强调低功耗设计与用户体验优化。经过实测验证,系统在定位精度、续航能力和场景识别准确率方面均达到预期指标,具备良好的实用性和扩展性。; 适合人群:具备一定嵌入式开发或移动应用开发经验,熟悉物联网、传感器融合与数据可视化的技术人员,尤其是从事智能穿戴设备、运动健康类产品研发的工程师和产品经理;也适合高校相关专业学生作为项目实践参考。; 使用场景及目标:① 开发高精度运动轨迹记录功能,解决GPS漂移与断点问题;② 实现跑步与骑行场景下的差异化数据分析与个性化反馈;③ 构建完整的“终端采集-手机展示-云端存储”系统闭环,支持社交互动与商业拓展;④ 掌握低功耗优化、多源数据融合、动态功耗调节等关键技术在穿戴设备中的落地应用。; 阅读建议:此资源以真实项目为导向,不仅提供详细的技术实现路径,还包含硬件选型、测试验证与商业扩展思路,建议读者结合自身开发环境,逐步实现各模块功能,重点关注定位优化算法、功耗控制策略与跨平台数据同步机制的设计与调优。
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