逆序数 Ultra-QuickSort

本文介绍了一种高效算法来计算特定排序算法Ultra-QuickSort处理输入序列时所需的交换次数,即计算序列的逆序数。通过采用分治策略,避免了O(n^2)的时间复杂度,确保了在大数据集上的效率。

参考链接:https://blog.youkuaiyun.com/wan1314mum/article/details/42561127

题目链接:https://vjudge.net/contest/243680#problem/F

Ultra-QuickSort

 

In this problem, you have to analyze a particular sorting algorithm. The algorithm processes a sequence of n distinct integers by swapping two adjacent sequence elements until the sequence is sorted in ascending order. For the input sequence 

9 1 0 5 4 ,


Ultra-QuickSort produces the output 

0 1 4 5 9 .


Your task is to determine how many swap operations Ultra-QuickSort needs to perform in order to sort a given input sequence.

Input

The input contains several test cases. Every test case begins with a line that contains a single integer n < 500,000 -- the length of the input sequence. Each of the the following n lines contains a single integer 0 ≤ a[i] ≤ 999,999,999, the i-th input sequence element. Input is terminated by a sequence of length n = 0. This sequence must not be processed.

Output

For every input sequence, your program prints a single line containing an integer number op, the minimum number of swap operations necessary to sort the given input sequence.

Sample Input

5
9
1
0
5
4
3
1
2
3
0

Sample Output

6
0

根据题意,其实就是求逆序数;

思考:若是直接暴力扫描,复杂度为O(n^2),假如数据过大,会TLE,所以考虑用分治的思想,将区间一分为二考虑,那么
总区间的逆序数就为分开后的左区间里的逆序数,右区间里的逆序数和左右区间比较产生的逆序数三者之和,在左右区
间里的逆序数可以递归求得(顺便将区间排好序),而对于逆序数分别由左区间和右区间构成的数构成,我们则枚举右区
间的数,统计左区间比他大的数字,累加起来就好了。

 

#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;

int vec[500050];
int temp[500050];

long long  ans=0;//计数尽量用long long 好几次就因为int 错了; 

void slove(int left,int mid,int right){
	int i=left;
	int j=mid;;
	int n=mid+1;
	int m=right;
	int k=0;
	while(i<=j && n<=m){
		if(vec[i]>vec[n]){
			ans+=mid-i+1;//记录左区间的数字有多少大于右边的数字; 
			temp[k++]=vec[n++];
		}
		else{
			
			temp[k++]=vec[i++];
		}
	}
	while(i<=j){
		temp[k++]=vec[i++];
	}
	while(n<=m){
		temp[k++]=vec[n++];
	}
	for(int i=0;i<k;i++){
		vec[left+i]=temp[i];
	}
}


void msort(int left,int right){
	if(left<right){
		int mid=(left+right)/2;
		msort(left,mid);
		msort(mid+1,right);
		slove(left,mid,right);
	} 
}




int main(){
	int n;
	while(cin>>n,n){ 
	ans=0;
	memset(vec,0,sizeof(vec));
	memset(temp,0,sizeof(temp));
	for(int i=0;i<n;i++){
		cin>>vec[i];
	}
	msort(0,n-1);
//	for(int i=0;i<n;i++){
//		cout<<vec[i]<<" ";
//	}
	cout<<ans<<endl;
}
	
	return 0;
} 

 

<think>好的,我需要解决用户关于Ultra-QuickSort算法的问题,包括如何实现和解释它。首先,我得先理解这个算法的本质。根据用户提供的引用,Ultra-QuickSort实际上是通过交换相邻元素来排序,而问题是要计算需要多少次这样的交换操作。听起来这类似于计算逆序对的数量,因为每次交换相邻元素只能消除一个逆序对。 接下来,我需要回忆一下相关的算法。通常,计算逆序对的高效方法有归并排序和树状数组。用户提到的引用[3]中提到了归并排序,这可能是一个常用的方法。归并排序在分治的过程中可以统计逆序对的数量,具体来说,在合并两个有序子数组时,如果左边的元素大于右边的元素,那么左边的剩余元素都会与这个右边的元素形成逆序对,这样就能统计出数量。 那么,如何将归并排序应用于这个问题呢?首先,归并排序会将数组分成两半,递归地对左右两部分排序,并统计各自的逆序对数目。然后在合并过程中,当左边的元素大于右边的元素时,就需要计算左边剩余元素的数量,并将这个数量加到总的逆序对数目中。这样,总的逆序对数目就是整个数组需要交换的次数,也就是Ultra-QuickSort所需的swap操作次数。 接下来,我需要考虑具体的实现步骤。例如,在归并排序的合并阶段,如何正确统计逆序对的数量。假设有一个数组arr,分成左半部分和右半部分,分别排序后合并。当左半部分的当前元素大于右半部分的当前元素时,说明存在逆序对,此时逆序对的数量应该是左半部分剩余元素的数量,因为左半部分已经是有序的,所有剩余元素都会比当前右半部分的元素大。 另外,需要考虑递归的终止条件,即当数组长度为1时,逆序对数量为0。然后,在递归返回时,将左右子数组的逆序对数目加上合并过程中产生的数目,得到总的数目。 测试一下这个思路是否正确。例如,对于输入序列9 1 0 5 4,正确的输出是交换次数为6。那么用归并排序计算逆序对是否得到6?让我手动计算一下。原始序列是9,1,0,5,4。分解后的逆序对可能有:9与1、0、5、4;1与0;5与4。总共有6个逆序对,确实如此。因此,这个方法是正确的。 接下来,我需要编写代码实现这个算法。用Python的话,可以定义一个递归函数,返回排序后的数组和逆序对的数量。在合并过程中,使用双指针遍历左右两个子数组,比较元素大小,并按顺序合并到临时数组中。每当左指针的元素大于右指针的元素时,就将右指针的元素放入临时数组,并增加逆序对的数量,增加的数量为左子数组剩余元素的个数。 需要注意的是,归并排序的实现中,临时数组的处理可能会影响空间复杂度,但这里问题规模应该可以接受。此外,Python中处理大数组时需要注意递归深度,不过题目中的例子应该不会有问题。 最后,验证代码的正确性。用给出的测试用例9 1 0 5 4,应该输出6。再比如,对于已经排序的数组,逆序对数目为0。另一个例子,比如3,2,1,应该有3个逆序对,交换次数为3。 总结一下,Ultra-QuickSort的swap次数等于数组中的逆序对数目,而归并排序是一个有效的方法来计算这个数目。因此,实现的关键在于正确修改归并排序以统计逆序对的数量。</think>### Ultra-QuickSort算法解析与实现 Ultra-QuickSort的核心是**通过交换相邻元素消除逆序对**,其最小交换次数等于数组中逆序对的总数。例如输入序列$9\ 1\ 0\ 5\ 4$需要6次交换[^1][^3]。 #### 算法原理 1. **逆序对定义**:若$i < j$且$a_i > a_j$,则$(a_i,a_j)$构成逆序对 2. **等价关系**:每次相邻交换最多消除一个逆序对 3. **最优性证明**:最小交换次数=逆序对总数 #### 实现方法(归并排序) ```python def count_inversions(arr): if len(arr) <= 1: return arr, 0 mid = len(arr) // 2 left, inv_left = count_inversions(arr[:mid]) right, inv_right = count_inversions(arr[mid:]) merged = [] inv_count = inv_left + inv_right i = j = 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] <= right[j]: merged.append(left[i]) i += 1 else: merged.append(right[j]) j += 1 inv_count += len(left) - i merged += left[i:] merged += right[j:] return merged, inv_count # 示例用法 arr = [9, 1, 0, 5, 4] _, swaps = count_inversions(arr) print(f"需要最少交换次数:{swaps}") # 输出6 ``` #### 代码解析 1. **递归分治**:将数组不断二分至单个元素 2. **合并统计**:合并有序子数组时计算跨区间的逆序对 3. **时间复杂度**:$O(n \log n)$,空间复杂度$O(n)$
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