HDU 1394 Minimum Inversion Number 线段树

本文介绍了一种使用线段树来求解一系列排列中最小逆序数的方法。通过不断将序列首元素移至末尾形成新序列,利用线段树高效更新并计算每个新序列的逆序数,最终找到所有可能序列中的最小逆序数。

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Minimum Inversion Number

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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
 
用线段树求数列的逆序数
题目大意,从初始的数组开始,每次把第一个数加到最后一个,求逆序数,共求出n个逆序数,找出最小的逆序数
当求出初始数列的逆序数之后 其他数列的逆序数的规律是:sum = sum + (n - 1 - a[i]) - a[i];

//hdu 1394 Minimum Inversion Number 线段树 
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#define lson l,m,rt<<1
#define rson m+1,r,rt<<1|1
using namespace std;
const int maxn=200002;
int sum[maxn<<2],a[maxn];

void pushup(int rt)
{
	sum[rt]=sum[rt<<1]+sum[rt<<1|1];
}
void build(int l,int r,int rt)
{
	sum[rt]=0;
	if(l==r) return ;
	int m=(l+r)>>1;
	build(lson);
	build(rson);
	pushup(rt);
}

void update(int p,int l,int r,int rt)
{
	if(l==r)
	{
		sum[rt]++;
		return;
	}
	int m=(l+r)>>1;
	if(p<=m) update(p,lson);
	if(p>m) update(p,rson);
	pushup(rt);
}

int query(int L,int R,int l,int r,int rt)
{
	if(L<=l&&R>=r)
	{
		return sum[rt];
	}
	int ans;
	int m=(l+r)>>1;
	ans=0;
	if(L<=m) ans+=query(L,R,lson);
	if(R>m)  ans+=query(L,R,rson);
	return ans;
}

int main()
{
	std::cin.tie(false);
    ios::sync_with_stdio(false);
	int i,j,n;
	while(~scanf("%d",&n))
	{
		int Sum=0;
		build(1,n,1);
		for(i=0;i<n;i++)
		{
			scanf("%d",&a[i]);
			Sum+=query(a[i],n-1,0,n-1,1);
			update(a[i],0,n-1,1);
		}
		int ret=Sum;
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			Sum=Sum+n-2*a[i]-1;
			if(ret>Sum) ret=Sum;
		}
		printf("%d\n",ret);
	}
}


内容概要:论文提出了一种基于空间调制的能量高效分子通信方案(SM-MC),将传输符号分为空间符号和浓度符号。空间符号通过激活单个发射纳米机器人的索引来传输信息,浓度符号则采用传统的浓度移位键控(CSK)调制。相比现有的MIMO分子通信方案,SM-MC避免了链路间干扰,降低了检测复杂度并提高了性能。论文分析了SM-MC及其特例SSK-MC的符号错误率(SER),并通过仿真验证了其性能优于传统的MIMO-MC和SISO-MC方案。此外,论文还探讨了分子通信领域的挑战、优势及相关研究工作,强调了空间维度作为新的信息自由度的重要性,并提出了未来的研究方向和技术挑战。 适合人群:具备一定通信理论基础,特别是对纳米通信和分子通信感兴趣的科研人员、研究生和工程师。 使用场景及目标:①理解分子通信中空间调制的工作原理及其优势;②掌握SM-MC系统的具体实现细节,包括发射、接收、检测算法及性能分析;③对比不同分子通信方案(如MIMO-MC、SISO-MC、SSK-MC)的性能差异;④探索分子通信在纳米网络中的应用前景。 其他说明:论文不仅提供了详细的理论分析和仿真验证,还给出了具体的代码实现,帮助读者更好地理解和复现实验结果。此外,论文还讨论了分子通信领域的标准化进展,以及未来可能的研究方向,如混合调制方案、自适应调制技术和纳米机器协作协议等。
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