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数组中的逆序对(LeetCode 51)

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简介:
逆序对问题要求在数组中找出所有值左边的数大于右边的数的有序对。本题讲解如何通过修改归并排序算法高效解决此问题,适用于LeetCode第315题和第493题。 在数组中的两个数字,如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数。 ### 问题描述 给定一个数组,需要计算其中逆序对的数量。所谓逆序对指的是,在该数组中存在一对元素i和j(满足i < j),且nums[i] > nums[j]。 ### 解题思路 1. **暴力遍历**:对于每一个数与后面的每个数字进行比较,如果符合定义的条件,则计数器加一。这种方法虽然直观简单,但时间复杂度为O(n^2),其中n是数组长度,在处理大规模数据时效率低下。 代码如下: ```python class Solution: def reversePairs(self, nums: List[int]) -> int: res = 0 for i in range(len(nums)-1): for j in range(i+1,len(nums)): if nums[i] > nums[j]: res += 1 return res ``` 2. **递归方法**:遍历数组,对于每个元素递归处理其后的子序列,并计算逆序对的数量。这种方法虽然直观但效率低,在大规模数据下容易导致栈溢出。 3. **优化方案 - 归并排序**: 采用分治策略的归并排序来解决此问题是一个高效的方法。 具体步骤如下: - 将数组分为左右两部分,分别进行递归处理和合并操作; - 在合并过程中使用双指针技术:从两个有序子序列的一端开始比较,如果左序列中的元素大于右序列的当前元素,则说明在未排序前左序列中该位置之后的所有元素都与右序列当前位置构成逆序对。此时将右序列中的对应值加入到新数组,并更新逆序对计数; - 继续进行上述操作直到所有元素都被合并,最终得到总的逆序对数量。 归并排序的时间复杂度为O(n log n),空间复杂度为O(n)。 在实际编程中,由于需要额外的空间存储归并过程中的数组副本,所以此方法不是原地排序。此外,在实现过程中需要注意逻辑处理的细节以确保既能完成排序又能准确统计逆序对。 总结来说,解决此类问题时应优先考虑使用基于归并排序的方法来优化逆序对计数的过程。这种方法不仅提高了解题效率,还能在合并操作中直接计算出需要的结果。对于学习算法的同学而言,理解如何利用归并排序的特性来解决问题是非常有益的经验。

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客服
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  • LeetCode 51
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    逆序对问题要求在数组中找出所有值左边的数大于右边的数的有序对。本题讲解如何通过修改归并排序算法高效解决此问题,适用于LeetCode第315题和第493题。 在数组中的两个数字,如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数。 ### 问题描述 给定一个数组,需要计算其中逆序对的数量。所谓逆序对指的是,在该数组中存在一对元素i和j(满足i < j),且nums[i] > nums[j]。 ### 解题思路 1. **暴力遍历**:对于每一个数与后面的每个数字进行比较,如果符合定义的条件,则计数器加一。这种方法虽然直观简单,但时间复杂度为O(n^2),其中n是数组长度,在处理大规模数据时效率低下。 代码如下: ```python class Solution: def reversePairs(self, nums: List[int]) -> int: res = 0 for i in range(len(nums)-1): for j in range(i+1,len(nums)): if nums[i] > nums[j]: res += 1 return res ``` 2. **递归方法**:遍历数组,对于每个元素递归处理其后的子序列,并计算逆序对的数量。这种方法虽然直观但效率低,在大规模数据下容易导致栈溢出。 3. **优化方案 - 归并排序**: 采用分治策略的归并排序来解决此问题是一个高效的方法。 具体步骤如下: - 将数组分为左右两部分,分别进行递归处理和合并操作; - 在合并过程中使用双指针技术:从两个有序子序列的一端开始比较,如果左序列中的元素大于右序列的当前元素,则说明在未排序前左序列中该位置之后的所有元素都与右序列当前位置构成逆序对。此时将右序列中的对应值加入到新数组,并更新逆序对计数; - 继续进行上述操作直到所有元素都被合并,最终得到总的逆序对数量。 归并排序的时间复杂度为O(n log n),空间复杂度为O(n)。 在实际编程中,由于需要额外的空间存储归并过程中的数组副本,所以此方法不是原地排序。此外,在实现过程中需要注意逻辑处理的细节以确保既能完成排序又能准确统计逆序对。 总结来说,解决此类问题时应优先考虑使用基于归并排序的方法来优化逆序对计数的过程。这种方法不仅提高了解题效率,还能在合并操作中直接计算出需要的结果。对于学习算法的同学而言,理解如何利用归并排序的特性来解决问题是非常有益的经验。
  • 统计
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    本题旨在设计一种高效算法,在数组中找出所有的逆序对并计算其总数。要求在处理大数据集时仍能保持良好的性能表现。 设A[1..n]是一个包含n个不同数的数组。如果存在iA[j]的情况,则称(i, j)为一个逆序对。请给出一种时间复杂度为O(nlogn)的算法,用于确定任意元素排列中逆序对的数量。
  • 剑指Offer – 面试题51(利用归并排计算)
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    本篇文章讲解了如何使用归并排序算法来解决数组中逆序对的问题,提供了一种高效且易于理解的方法来统计数组里的逆序数对。 题目要求在数组中的两个数字如果前面一个数字大于后面的数字,则这两个数字组成一个逆序对。输入一个数组,求出这个数组中的逆序对的总数。 示例 1: 输入: [7,5,6,4] 输出: 5 限制: 0 <= 数组长度 <= 50000 这个问题可以通过归并排序的方法来解决。归并排序在合并两个有序子序列的过程中可以统计出所有的逆序对,因此适用于求解数组中的逆序对问题。 这种方法的核心在于,在进行数组的归并操作时,当左边的元素大于右边的元素时,意味着当前左半部分剩余的所有元素都与右半部分当前比较到的这个数构成了逆序对。通过这样的方式可以在合并排序的过程中计算出所有逆序对的数量。
  • LeetCode 4. 两个有查找
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    本题讲解如何在两个已排序的数组中高效地找出合并后的中位数。通过分析和算法优化,实现时间复杂度为O(log (min(m, n)))的解决方案。 1. 暴力合并方法使用一个新数组来存储结果,时间和空间复杂度均为O(m+n)。 2. 另一种暴力法同样不创建额外的数组,而是通过两个指针及一个变量找到第k小的数,这里k=(m+n)/2。 3. 使用二分查找法寻找第k小的元素。如果总长度(m+n)为偶数,则需要计算第k和第k+1个最小值的平均值来得到中位数。 在实现上述方法时可以考虑使用以下代码框架: ```java class Solution { public double findMedianSortedArrays(int[] nums1, int[] nums2) { int n = nums1.length; int m = nums2.length; // 根据问题描述选择合适的算法来解决。 return 0.0; // 返回计算得到的中位数 } } ```
  • C语言
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    本文介绍了在C语言编程环境中实现数组元素逆序的方法和技巧,包括使用循环结构交换数组中的元素位置。 C语言的数组逆序功能非常实用,你可以试试看,哈哈哈哈哈哈哈。
  • 查找(Python语言)
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    本题详解如何使用Python编程解决数组中的逆序对查找问题,涵盖算法思路和代码实现,适合初学者学习与进阶。 题目描述:在数组中的两个数字如果前面一个大于后面的一个,则这两个数字构成一个逆序对。输入一个数组,请求出这个数组中的所有逆序对的总数P,并将结果P取模100000007后输出。 输入描述: - 数组中没有重复的元素 - 对于小规模数据,数组大小小于等于10^4 - 中等规模数据,数组大小小于等于10^5 - 大规模数据,数组大小小于等于2*10^5 示例: 输入:[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 0] 输出:7 解决方案一(辅助函数/递归法): ```python class Solution: def InversePairs(self, data): ``` 这段代码定义了一个名为`Solution`的类,其中包含一个方法`InversePairs`用于计算给定数组中的逆序对数量。
  • Python3输出方法
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    本文章介绍了在Python3中如何实现数组(列表)的逆序输出,包括使用切片、reverse()函数和内置 reversed() 函数等多种实用技巧。 我们可以轻松地从1到9或从9到1正着背一遍、反着背一遍。然而,在编程中实现这些看似简单的操作就没那么容易了。因为计算机需要特定的指令来告诉它如何逆序处理数字或其他内容。 既然我们已经学习了一些倒序的方法,今天我们将进入实战环节,看看在数组中的逆序输出是如何完成的吧。将一个数组逆序输出的一种方法是交换第一个元素和最后一个元素的位置。以下是使用Python实现这一功能的一个简单示例: ```python #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- a = [9, 6, 5, 4, 1] N = len(a) print(a) for i in range(len(a) // 2): # 实现数组元素的交换逻辑 ``` 这段代码首先定义了一个列表 `a`,然后通过遍历该列表的一半长度来实现逆序操作。
  • C++实现
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    本文介绍了在C++编程语言中实现数组内逆序对计数的方法和算法。通过分析和优化代码,探讨了如何高效地找出给定序列中的所有逆序对。适合有基础的C++学习者参考实践。 求解逆序对数是算法设计中的经典问题之一,并且通常被认为是比较难理解的分治算法。本算法采用分治思想并通过递归将程序效率提高到nlogn,适合有兴趣学习这种类型算法的人参考。
  • 利用分治法计算
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    本文介绍了一种基于分治策略的有效算法,用于精确计算数组中元素间的逆序对数量。通过递归地将问题分解为更小的部分来提高效率和简化实现过程。 给定一个实数序列a1, a2,..., an,如果存在i < j且ai > aj,则称(ai,aj)为一个逆序对。请使用分治算法求解整个序列中的逆序对个数,并分析该算法的时间复杂度。