C1-A-求逆序对的个数

求逆序对的个数-归并排序

原题

题目描述
给定一个整数序列,求逆序对的个数

输入

第一个数为序列长度n,接下来一行,n个整数,保证在int范围内

输出

输出一行,逆序对的个数

输入样例

5
5 4 3 2 1

输出样例
10
数据范围
1<=n<=10^5

思路分析

分治思想
将大数组分成两个小数组,在数组内进行排序和查找逆序对,然后将两个数组合并,递归重复这个过程
求逆序对个数的思想
原来两个小数组内部逆序对的个数加上由于两数组合并而形成的新的逆序对的个数
新形成的逆序对个数的求法
在合并两小数组时,如果左边数组i位置元素小于等于右边数组j位置元素,则把i位置元素放在temp[q];如果右边j位置小于左边i位置,将j位置元素放在temp[q],并将count+=leftend-i+1;意思是既然i处元素比j处大,且i处元素原位置在j之前,即i,j处元素构成逆序对,那么i后面到leftend的所有元素都与j处元素构成逆序对。

AC代码

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
int data[100010];
int tmp[100010];
void mSort(int k[],int tmp[],int left,int right);
long long merge(int k[],int tmp[],int left,int leftend,int rightend);
long long num=0;
int main()
{
	int i,n;
	long long count=0;
	scanf("%d",&n);
	for(i=0;i<n;i++)
	  scanf("%d",&data[i]);
	mSort(data,tmp,0,n-1);
	
	printf("%lld",num);
}
//分治函数
void mSort(int k[],int tmp[],int left,int right)
{
	int center;
	long long n;
	if(left<right)
	{
		center=(left+right)/2;
		mSort(k,tmp,left,center);
		mSort(k,tmp,center+1,right);
		n=merge(k,tmp,left,center,right);
		num+=n;
	}
}
//合并函数
long long merge(int k[],int tmp[],int left,int leftend,int rightend)
{
	long long i=left,j=leftend+1,q=left;
	long long count=0;
	while(i<=leftend&&j<=rightend)
	{
		if(k[i]<=k[j])
		  tmp[q++]=k[i++];
		else
		{
			count+=leftend-i+1;
			tmp[q++]=k[j++];
		}
	}
	while(i<=leftend)
	  tmp[q++]=k[i++];
	while(j<=rightend)
	  tmp[q++]=k[j++];
	for(i=left;i<=rightend;i++)
	  k[i]=tmp[i];
	return count;
}

注意:
一开始提交时是0.9分,原来是有一个组数组num溢出了,需要用long long 来存储。
int的范围是-2,147,483,648 ~ 2,147,483,647。做题时一定要注意估计结果范围,以及注意long long类型的输入和输出都要使用%lld。

其他思路

参考大佬代码,使用了数据离散化。
以及树状数组来解决问题。

使用归并排序算法计算逆序对数量,可利用归并排序的分治思想,在排序过程中统计逆序对。归并排序本质是分治思想的体现,将大问题拆分,分别解小问题,再合并结果得到最终解 [^4]。 归并排序的三个核心步骤如下 [^3]: 1. **分(Divide)**:拆分数组为子区间。不断将无序数列拆分成子序列,直至子序列只剩一个或两个元素。 2. **治(Conquer)**:递归计算子区间逆序对。对拆分后的子区间递归地进行逆序对统计和排序。 3. **合(Merge)**:合并有序子区间,统计跨区逆序对。在合并两个有序子区间时,若左边子区间的元素大于右边子区间的元素,说明存在逆序对,且逆序对的数量为左边子区间剩余元素的数量。 以下是使用 Python 实现的代码示例: ```python def merge_sort_and_count(arr): if len(arr) <= 1: return arr, 0 mid = len(arr) // 2 # 递归拆分 left, left_count = merge_sort_and_count(arr[:mid]) right, right_count = merge_sort_and_count(arr[mid:]) # 合并子区间并统计跨区逆序对 merged, cross_count = merge_and_count(left, right) return merged, left_count + right_count + cross_count def merge_and_count(left, right): merged = [] count = 0 i, j = 0, 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] <= right[j]: merged.append(left[i]) i += 1 else: # 出现逆序对 merged.append(right[j]) j += 1 # 统计逆序对数量 count += len(left) - i # 处理剩余元素 merged.extend(left[i:]) merged.extend(right[j:]) return merged, count # 测试 arr = [7, 5, 6, 4] sorted_arr, inverse_count = merge_sort_and_count(arr) print(f"排序后的数组: {sorted_arr}") print(f"逆序对的数量: {inverse_count}") ``` 该算法的时间复杂度是 $O(n log n)$,其中 $n$ 是数组的大小。这比直接暴力计算所有逆序对数量的 $O(n^2)$ 方法要高效得多 [^2]。
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