【HDU 1394】Minimum Inversion Number

本文探讨了在给定序列的排列中,通过不断将第一个数移至序列末尾,寻找逆序对数量最小的排列方式。介绍了如何利用树状数组高效计算逆序对个数,并提供了完整的算法实现。

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

【题目】

传送门

Problem Description

The inversion number of a given number sequence a1, a2, …, an is the number of pairs (ai, aj) that satisfy i < j and ai > aj.

For a given sequence of numbers a1, a2, …, an, if we move the first m >= 0 numbers to the end of the seqence, we will obtain another sequence. There are totally n such sequences as the following:

a1, a2, …, an-1, an (where m = 0 - the initial seqence)
a2, a3, …, an, a1 (where m = 1)
a3, a4, …, an, a1, a2 (where m = 2)

an, a1, a2, …, an-1 (where m = n-1)

You are asked to write a program to find the minimum inversion number out of the above sequences.

Input

The input consists of a number of test cases. Each case consists of two lines: the first line contains a positive integer n (n <= 5000); the next line contains a permutation of the n integers from 0 to n-1.

Output

For each case, output the minimum inversion number on a single line.

Sample Input

10
1 3 6 9 0 8 5 7 4 2

Sample Output

16


【分析】

题目大意:给出一个 1 1 1 ~ n n n 的排列,可以不断地把第一个数放到最后,求所有方案中逆序对的最小值

先求出原始序列中的逆序对个数,然后考虑把第一个数放到最后的贡献

由于这是一个排列,假设第一个数为 x x x,那么小于 x x x 的数有 x − 1 x-1 x1 个,大于它的有 n − x n-x nx

所以每次更新就直接 s u m = s u m − ( x − 1 ) + ( n − x ) sum=sum-(x-1)+(n-x) sum=sum(x1)+(nx),记一下最小值即可

P s Ps Ps:原题中给出的是 0 0 0 ~ n − 1 n-1 n1 的排列,我是直接加 1 1 1 变成 1 1 1 ~ n n n 的排列

【代码】

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#define N 5005
#define lowbit(x) x&-x
#define inf (1ll<<31ll)-1
using namespace std;
int n,a[N],tree[N];
void add(int i,int x)
{
	while(i<=n)
	{
		tree[i]+=x;
		i+=lowbit(i);
	}
}
int query(int i)
{
	int ans=0;
	while(i>=1)
	{
		ans+=tree[i];
		i-=lowbit(i);
	}
	return ans;
}
int main()
{
	int i;
	while(~scanf("%d",&n))
	{
		int sum=0;
		memset(tree,0,sizeof(tree));
		for(i=1;i<=n;++i)
		{
			scanf("%d",&a[i]);
			a[i]++,add(a[i],1);
			sum+=i-query(a[i]);
		}
		int Min=sum;
		for(i=1;i<n;++i)
		{
			sum=sum-(a[i]-1)+(n-a[i]);
			Min=min(Min,sum);
		}
		printf("%d\n",Min);
	}
	return 0;
}
内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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