LeetCode 315. Count of Smaller Numbers After Self 归并排序

本文介绍了一种解决计数右侧更小元素问题的方法,即返回一个数组,其中每个元素表示原数组中该位置右侧有多少个比它小的元素。通过使用深度优先搜索(DFS)的分治策略,实现了一个时间复杂度为O(nlogn)的算法。

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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.

------------------------------------------------------------------------------

The right code is :

class Solution:
    def dfs(self, nums, res, start, end):
        if (start > end):
            return []
        elif (start == end):
            return [nums[start]]

        mid = start + ((end - start) >> 1)
        left = self.dfs(nums, res, start, mid)
        right = self.dfs(nums, res, mid + 1, end)
        sorted_tuples = [(0, 0) for i in range(end - start + 1)]
        for i in range(end - start + 1)[::-1]:
            if ((not right) or (left and left[-1][1] > right[-1][1])):
                res[left[-1][0]] += len(right)
                sorted_tuples[i] = left.pop()
            else:
                sorted_tuples[i] = right.pop()
        return sorted_tuples

    def countSmaller(self, nums):
        l = len(nums)
        res = [0 for i in range(l)]
        self.dfs(list(enumerate(nums)), res, 0, l - 1)
        return res

For merge sort, the time complexity is O(nlogn). O(logn) is the tree height, O(n) is merging complexity. I wrote an O(n^2logn) complexity firstly. 

内容概要:本文档定义了一个名为 `xxx_SCustSuplier_info` 的视图,用于整合和展示客户(Customer)和供应商(Supplier)的相关信息。视图通过连接多个表来获取组织单位、客户账户、站点使用、位置、财务代码组合等数据。对于客户部分,视图选择了与账单相关的记录,并提取了账单客户ID、账单站点ID、客户名称、账户名称、站点代码、状态、付款条款等信息;对于供应商部分,视图选择了有效的供应商及其站点信息,包括供应商ID、供应商名称、供应商编号、状态、付款条款、财务代码组合等。视图还通过外连接确保即使某些字段为空也能显示相关信息。 适合人群:熟悉Oracle ERP系统,尤其是应付账款(AP)和应收账款(AR)模块的数据库管理员或开发人员;需要查询和管理客户及供应商信息的业务分析师。 使用场景及目标:① 数据库管理员可以通过此视图快速查询客户和供应商的基本信息,包括账单信息、财务代码组合等;② 开发人员可以利用此视图进行报表开发或数据迁移;③ 业务分析师可以使用此视图进行数据分析,如信用评估、付款周期分析等。 阅读建议:由于该视图涉及多个表的复杂连接,建议读者先熟悉各个表的结构和关系,特别是 `hz_parties`、`hz_cust_accounts`、`ap_suppliers` 等核心表。此外,注意视图中使用的外连接(如 `gl_code_combinations_kfv` 表的连接),这可能会影响查询结果的完整性。
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