题目:

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P。并将P对1000000007取模的结果输出。 即输出P%1000000007

输入描述:

题目保证输入的数组中没有的相同的数字

数据范围:

对于%50的数据,size<=10^4

对于%75的数据,size<=10^5

对于%100的数据,size<=2*10^5

分析:

可以从头扫描整个数组,每扫描到一个数字,就去计算后面的数字有多少比它小,这样操作的话时间复杂度是O(n^2),应该会超时。

我们可以利用归并排序时合并两个有序的数组时候,更快的求得每次合并时的逆序对。

例如合并[5,7]和[4,6]时从两个数组后面开始比较,选出较大的元素。

因为7>6,所以7一定大于第二个数组剩下的所有元素,因为数组本身是有序的,可以立刻得到逆序对的个数,当后面的元素大时,不需要统计逆序对的个数,因为此时要大于前面剩下的所有元素,不构成逆序对。基于这种方法,时间复杂度控制在O(nlogn)。

程序:

C++

  1. class Solution {
  2. public:
  3. int InversePairs(vector<int> data) {
  4. return mergesort(data, , data.size()-)%;
  5. }
  6. long long mymerge(vector<int> &vec, int left, int mid, int right){
  7. vector<int> temp(right-left+,);
  8. int index = right-left;
  9. long long countnum = ;
  10. int i = mid;
  11. int j = right;
  12. while(i >= left && j >= mid+){
  13. if(vec[i] > vec[j]){
  14. countnum += (j-mid);
  15. temp[index--] = vec[i--];
  16. }
  17. else{
  18. temp[index--] = vec[j--];
  19. }
  20. }
  21. while(i >= left)
  22. temp[index--] = vec[i--];
  23. while(j >= mid+)
  24. temp[index--] = vec[j--];
  25. for(int i = ; i < temp.size(); ++i)
  26. vec[i+left] = temp[i];
  27. return countnum;
  28. }
  29. long long mergesort(vector<int> &vec, int left, int right){
  30. if(left >= right)
  31. return ;
  32. int mid = (left + right) / ;
  33. long long leftCount = mergesort(vec, left, mid);
  34. long long rightCount = mergesort(vec, mid+, right);
  35. long long res = mymerge(vec, left, mid, right);
  36. return res + leftCount + rightCount;
  37. }
  38. };

Java

  1. public class Solution {
  2. public int InversePairs(int [] array) {
  3. return (int)(mergesort(array, , array.length-)%);
  4. }
  5. public static long mymerge(int [] array, int left, int mid, int right){
  6. int[] temp = new int[right-left+];
  7. int index = right-left;
  8. long countnum = ;
  9. int i = mid;
  10. int j = right;
  11. while(i >= left && j >= mid+){
  12. if(array[i] > array[j]){
  13. countnum += (j-mid);
  14. temp[index--] = array[i--];
  15. }
  16. else{
  17. temp[index--] = array[j--];
  18. }
  19. }
  20. while(i >= left)
  21. temp[index--] = array[i--];
  22. while(j >= mid+)
  23. temp[index--] = array[j--];
  24. for(i = ; i < temp.length; ++i)
  25. array[i+left] = temp[i];
  26. return countnum;
  27. }
  28. public static long mergesort(int [] array, int left, int right){
  29. if(left >= right)
  30. return ;
  31. int mid = (left + right) / ;
  32. long leftCount = mergesort(array, left, mid);
  33. long rightCount = mergesort(array, mid+, right);
  34. long res = mymerge(array, left, mid, right);
  35. return res + leftCount + rightCount;
  36. }
  37. }

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