当前位置: 首页 > news >正文

关于求逆序对总结

for循环遍历求解

这位是最简单也是时间复杂度最大的方法。

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; int main(){ int n; cin >> n; int a[n]; for(int i=0; i<n; i++){ cin >> a[i]; } int count = 0; for(int i=0; i<n-1; i++){ for(int j=i+1; j<n; j++){ if(a[i] > a[j]) count++; } } cout << count << endl; }

归并排序求解

利用分治思想,不断将数组分为两半,分别排序后在合并。

在排序期间可将逆序对求出。

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 5e5+5; int A[MAXN]; int n; long long ans = 0; void merge_sort(int l,int r){ if(l >= r) return;//只有一个元素,不需要排序 int mid = (l + r)/2; merge_sort(l,mid); merge_sort(mid+1,r); vector<int> buf; int x = l,y = mid + 1; while(x <= mid || y <= r){//还没有放入buf的元素 //A[x]先放入buf,A[x] <= A[y],A[y]已经没有了 if(y > r || (x <= mid && A[x] <= A[y])){ buf.push_back(A[x]);//可简化为 buf.push_back(A[x++]) x++; }else{ buf.push_back(A[y]); y++; ans += mid+1-x;//A[x]>A[y],记录逆序对个数 } } for(int i = l;i <= r;++i) A[i] = buf[i-l]; } int main(){ cin >> n; for(int i = 1;i <= n;++i) cin >> A[i]; merge_sort(1,n); /*--------------输出排序后的数组--------------*/ for(int i = 1;i <= n;++i) cout << A[i] << " "; /*--------------输出逆序对的个数--------------*/ cout << ans << endl; return 0; }

树状数组求解

求逆序对即求每个数i之前有多少比他大的数(设为bi),建立c数组后边转化为如何快速求c数组的区间和

1.数据离散化:99 5 35 --> 3 1 2

2.建立c[i]数组:c[i]代表当前值为i的数的个数,c数组不断统计a[i]并计算bi

3.快速求c数组的区间和:利用树状数组实现

关于lowbit()函数:返回二进制最后一个1与其后面的0.

#include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int MAXN = 5*1e5+5; struct Node{ int num,id,newnum; }nodes[MAXN]; int N; int a[MAXN]; bool cmp1(const Node &a,const Node &b){ return a.num < b.num; } bool cmp2(const Node &a,const Node &b){ return a.id < b.id; } int lowbit(int x){ return x&-x; } void add(int x,int v){ while(x<=N){ a[x] += v; x += lowbit(x); } } int ask(int x){ int ans = 0; while(x){ ans += a[x]; x -= lowbit(x); } return ans; } int main(){ /*------------------存储数据------------------*/ scanf("%d",&N); for(int i = 1;i <= N;i++){ scanf("%d",&nodes[i].num);//记录数据 nodes[i].id = i;//记录数据的存储顺序 } /*----------------数据的离散化----------------*/ sort(nodes+1,nodes+N+1,cmp1);//按照数据大小排序 int cnt = 0; for(int i = 1;i <= N;i++){ if(nodes[i].num != nodes[i-1].num) cnt++; nodes[i].newnum = cnt; } sort(nodes+1,nodes+N+1,cmp2);//按照存储顺序排序,恢复原次序 /*-------------树状数组维护区间和-------------*/ long long ans = 0; for(int i = 1;i <= N;i++){ add(nodes[i].newnum,1); ans += ask(N) - ask(nodes[i].newnum); } printf("%lld",ans); return 0; }
http://www.cnnetsun.cn/news/174258.html

相关文章:

  • Open-AutoGLM vs JMeter:性能测试如何选择?3大维度全面解析
  • Open-AutoGLM 与 BrowserStack 兼容性对比(稀缺内部数据首次公开)
  • Open-AutoGLM与Sauce Labs兼容性深度剖析:90%团队忽略的4个核心参数
  • 【前端自动化测试避坑指南】:Open-AutoGLM与Cypress在移动端的真实表现对比
  • 【AI测试工具新标杆】:Open-AutoGLM如何以0.1ms响应精度碾压Ranorex?
  • Open-AutoGLM 与 Playwright 到底怎么选?:3大核心维度全面测评,90%的人都忽略了这一点
  • 【顶级测试架构师亲授】:Open-AutoGLM对接Sauce Labs的7步完美适配法
  • 大数据时代MongoDB的性能瓶颈与解决办法
  • 【Open-AutoGLM vs Applitools】:谁才是视觉测试的终极王者?
  • 【专家亲测】Open-AutoGLM与UiPath操作复杂度全面拆解(含学习曲线数据)
  • Open-AutoGLM vs WinAutomation:高并发场景下谁更稳定?(实测结果曝光)
  • 为什么你的自动化项目失败了?Open-AutoGLM与Power Automate适配性全剖析
  • Thinkphp和Laravel框架社区物业车位缴费房屋充电桩管理系统 论文
  • 你真的了解Open-AutoGLM与Katalon Studio的适配边界吗?
  • 【测试工程师必看】Open-AutoGLM与Katalon Studio适配差异的5大关键点
  • 【自动化平台选型避坑指南】:Open-AutoGLM与Power Automate 6大场景实测对比
  • Vue3+TypeScript+Element-Plus确认对话框ElMessageBox.confirm
  • 企业流程自动化怎么选,Open-AutoGLM和Power Automate到底差在哪?
  • 为什么99%的人没发挥Open-AutoGLM全部潜力?,解锁隐藏的动态权重调优功能
  • 批量打印神器,太流批了
  • 【Java毕设全套源码+文档】基于springboot的大学生兼职平台设计与实现(丰富项目+远程调试+讲解+定制)
  • 从零开始学昇腾Ascend C算子开发-第四篇:常用算子实现
  • 学术迷航中的“智能罗盘”:书匠策AI如何重塑本科硕士论文写作新范式
  • 为什么90%的企业都在用Open-AutoGLM做客户信息归档?真相曝光
  • Open-AutoGLM实时跟进系统搭建全流程(含源码级避坑指南)
  • 【AI驱动销售革命】:Open-AutoGLM如何实现线索筛选效率提升10倍
  • 告别加班写年报!Open-AutoGLM自动写作系统实测效果曝光(附对比数据)
  • Open-AutoGLM数据同步实战指南(从配置到监控全链路拆解)
  • 【Open-AutoGLM邮件分类实战】:手把手教你构建企业级智能筛选系统
  • Java全栈工程师面试实录:从基础到实战的深度探讨