归并排序的应用—计算逆序对的个数

2024-06-18 04:04

本文主要是介绍归并排序的应用—计算逆序对的个数,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

归并排序的应用—计算逆序对的个数

    • 什么是逆序对
    • 题目的思路
  • 题目

如果你还不会归并排序,那么请你先学会它,再来看本篇文章效果更佳。

什么是逆序对

逆序对的定义:在一个数列中,如果前面的数字大于后面的数字,那么这两个数字就构成了一个逆序对。

在这里插入图片描述

比如数列是这样的。

如果找 数字4 能够匹配成的逆序对,那么就有下列的这几对

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
如果找数字 9 匹配的,那么它后面的数字都比9小,所以后面的数字都可以和9组成 逆序对。

题目的思路

在讲解题目之前我们需要知道一个理论知识。

在这里插入图片描述
假设我们有两组序列。

其中红色区域内的数字 无论怎么在红色区域内部 “动”,绿色区域内与它匹配的逆序对都不会改变

比如红色区域有一个 9,那么它在红色区域内的任意一个地方,绿色区域与它匹配的逆序对的数量都是 固定的。


接着我们还需要一个理论知识。

在这里插入图片描述
比如我需要算这个序列的 逆序对。

在这里插入图片描述
我们可以分别计算 这两个区间内部的逆序对。

很明显都是1。

在算完了 6 和 5 的逆序对后,这两个数字的位置就可以任意更换了,2 和 8 也同理。

怎么变都不会影响,它们与其他区间的逆序对。

所以我们可以让他们都变为一个有序的序列。
在这里插入图片描述
接着我们需要知道 两个有序数列 怎么求 它们的逆序对的个数。

还记得我们 归并排序中 “合” 的过程吗?

我们需要通过一个临时数组 来 达到排序的效果。

在这里插入图片描述
也就是在这个过程,就是计算逆序对个数的核心。

在这里插入图片描述
归并排序中 合 的时候会比较下标i 和 j 的 值,小的放在临时数组中。。

此时如果是 右边的序列,也就是 j 的那边 如果小了,那么此时 i 到 右边区间尾的这段数字 都会比 此时的 j 下标的数字 要小。

比如此时 图中的 2会放到临时数组中。

在这里插入图片描述
此时就说明了,下标 i 的数字及后面的数字一定是 比 2 要大的,那么这些数字都可以和 2 组成逆序对。

此时逆序对的数量应该是 mid - i + 1。
在这里插入图片描述

因为 mid 指向的是 左边最后一个下标,mid - i + 1 就是 i ~ mid 的数量。

综上所述,就是在归并排序当中 合并两个有序的序列时,计算逆序对的个数;由于排完序是不影响 局部对外界的逆序对数量,所以两个序列是一定有序的。

接下来我们来转换成代码。

题目

给定一个长度为 n n n 的整数数列,请你计算数列中的逆序对的数量。

逆序对的定义如下:对于数列的第 i i i 个和第 j j j 个元素,如果满足 i < j i < j i<j a [ i ] > a [ j ] a[i] > a[j] a[i]>a[j],则其为一个逆序对;否则不是。

输入格式

第一行包含整数 n n n,表示数列的长度。

第二行包含 n n n 个整数,表示整个数列。

输出格式

输出一个整数,表示逆序对的个数。

数据范围

1 ≤ n ≤ 100000 1 \le n \le 100000 1n100000
数列中的元素的取值范围 [ 1 , 1 0 9 ] [1,10^9] [1,109]

输入样例:

6
2 3 4 5 6 1

输出样例:

5

准备阶段:
在这里插入图片描述

相比于归并排序,这里需要多个 计数器。

在这里插入图片描述
相比于归并排序,最后输出cnt即可。

在这里插入图片描述
其中归并排序里面到这里 都与单纯的归并排序一样。

在这里插入图片描述
在合的过程中,只比单纯的归并排序多了一句话。

就是当 j 下标的数字小的时候,此时 i 下标到mid 下标的数字都一定比 刚才j下标的值要大,也就有这么多的逆序对的数量。

最后还需要注意一个问题,就是数据如果太大的话,int cnt 会存不下,所以我们改成 long。

完整代码如下:

#include <iostream>
using namespace std;const int N = 1e5+10;
int n;
int a[N], tem[N];
long cnt;void merge_sort(int q[], int l, int r)
{if (l >= r) return;int mid = (l + r) >> 1;merge_sort(q, l, mid);merge_sort(q, mid + 1, r);int i = l, j = mid + 1, k = 0;while (i <= mid && j <= r){if (q[i] <= q[j]) tem[k++] = q[i++];else{tem[k++] = q[j++];cnt += mid - i + 1;}}while (i <= mid) tem[k++] = q[i++];while (j <= r) tem[k++] = q[j++];for (int i = l, k = 0; i <= r; i++, k++) q[i] = tem[k];
}int main()
{scanf("%d", &n);for (int i = 0; i < n; i++) scanf("%d", &a[i]);merge_sort(a, 0, n - 1);printf("%ld", cnt);return 0;
}

另一种利用函数返回值的方法如下:

#include <iostream>
using namespace std;long long getCount(int q[], int l, int r)
{//递归的结束条件if (l >= r) return 0;int mid = l + r >> 1;long long cnt = 0;cnt += getCount(q, l, mid);cnt += getCount(q, mid+1, r);int temp[r-l+1];//合并int i = l, j = mid+1, k = 0;while (i <= mid && j <= r){if (q[i] <= q[j]) temp[k++] = q[i++];else{temp[k++] = q[j++];cnt += mid - i + 1;}}while (i <= mid) temp[k++] = q[i++];while (j <= r) temp[k++] = q[j++];for (i = l, j = 0; i <= r; i++, j++)q[i] = temp[j];return cnt;
}int main()
{int n;cin >> n;int arr[n];for (int i = 0; i < n; i++) cin >> arr[i];long long ret = getCount(arr, 0, n - 1);cout << ret;return 0;
}

这篇关于归并排序的应用—计算逆序对的个数的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


原文地址:
本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.chinasem.cn/article/1071259

相关文章

C语言函数递归实际应用举例详解

《C语言函数递归实际应用举例详解》程序调用自身的编程技巧称为递归,递归做为一种算法在程序设计语言中广泛应用,:本文主要介绍C语言函数递归实际应用举例的相关资料,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋... 目录前言一、递归的概念与思想二、递归的限制条件 三、递归的实际应用举例(一)求 n 的阶乘(二)顺序打印

Mybatis 传参与排序模糊查询功能实现

《Mybatis传参与排序模糊查询功能实现》:本文主要介绍Mybatis传参与排序模糊查询功能实现,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,感兴趣的朋友跟随小编一起看看吧... 目录一、#{ }和${ }传参的区别二、排序三、like查询四、数据库连接池五、mysql 开发企业规范一、#{ }和${ }传参的

Python中随机休眠技术原理与应用详解

《Python中随机休眠技术原理与应用详解》在编程中,让程序暂停执行特定时间是常见需求,当需要引入不确定性时,随机休眠就成为关键技巧,下面我们就来看看Python中随机休眠技术的具体实现与应用吧... 目录引言一、实现原理与基础方法1.1 核心函数解析1.2 基础实现模板1.3 整数版实现二、典型应用场景2

Python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录

《PythonDash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践记录》Python的PlotlyDash库提供了一种简便且强大的方式来构建和展示互动式数据仪表板,本篇文章将深入探讨如何使用Dash设计一... 目录python Dash框架在数据可视化仪表板中的应用与实践1. 什么是Plotly Dash?1.1

Android Kotlin 高阶函数详解及其在协程中的应用小结

《AndroidKotlin高阶函数详解及其在协程中的应用小结》高阶函数是Kotlin中的一个重要特性,它能够将函数作为一等公民(First-ClassCitizen),使得代码更加简洁、灵活和可... 目录1. 引言2. 什么是高阶函数?3. 高阶函数的基础用法3.1 传递函数作为参数3.2 Lambda

Java中&和&&以及|和||的区别、应用场景和代码示例

《Java中&和&&以及|和||的区别、应用场景和代码示例》:本文主要介绍Java中的逻辑运算符&、&&、|和||的区别,包括它们在布尔和整数类型上的应用,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可... 目录前言1. & 和 &&代码示例2. | 和 ||代码示例3. 为什么要使用 & 和 | 而不是总是使

Python循环缓冲区的应用详解

《Python循环缓冲区的应用详解》循环缓冲区是一个线性缓冲区,逻辑上被视为一个循环的结构,本文主要为大家介绍了Python中循环缓冲区的相关应用,有兴趣的小伙伴可以了解一下... 目录什么是循环缓冲区循环缓冲区的结构python中的循环缓冲区实现运行循环缓冲区循环缓冲区的优势应用案例Python中的实现库

SpringBoot整合MybatisPlus的基本应用指南

《SpringBoot整合MybatisPlus的基本应用指南》MyBatis-Plus,简称MP,是一个MyBatis的增强工具,在MyBatis的基础上只做增强不做改变,下面小编就来和大家介绍一下... 目录一、MyBATisPlus简介二、SpringBoot整合MybatisPlus1、创建数据库和

python中time模块的常用方法及应用详解

《python中time模块的常用方法及应用详解》在Python开发中,时间处理是绕不开的刚需场景,从性能计时到定时任务,从日志记录到数据同步,时间模块始终是开发者最得力的工具之一,本文将通过真实案例... 目录一、时间基石:time.time()典型场景:程序性能分析进阶技巧:结合上下文管理器实现自动计时

C++快速排序超详细讲解

《C++快速排序超详细讲解》快速排序是一种高效的排序算法,通过分治法将数组划分为两部分,递归排序,直到整个数组有序,通过代码解析和示例,详细解释了快速排序的工作原理和实现过程,需要的朋友可以参考下... 目录一、快速排序原理二、快速排序标准代码三、代码解析四、使用while循环的快速排序1.代码代码1.由快