资源经验分享剑指Offer(三十五):数组中的逆序对

剑指Offer(三十五):数组中的逆序对

2019-10-18 | |  101 |   0

原标题:剑指Offer(三十五):数组中的逆序对

原文来自:博客园      原文链接:https://www.cnblogs.com/aimi-cn/p/11676111.html


剑指Offer(三十五):数组中的逆序对

一、引子

这个系列是我在牛客网上刷《剑指Offer》的刷题笔记,旨在提升下自己的算法能力。
查看完整的剑指Offer算法题解析请点击CSDN和github链接:
剑指Offer完整习题解析CSDN地址
github地址

二、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

事例1:

输入:

1,2,3,4,5,6,7,0

输出:

7

1、思路

首先我们先明白题目的意思,比如一个数组{7,5,6,4},它的逆序对总共有五对,{7,5},{7,6},{7,4},{5,4},{6,4} 只要是前面比后面大就组成一个逆序对。

看到这个题目,我们的第一反应是顺序扫描整个数组。每扫描到一个数组的时候,逐个比较该数字和它后面的数字的大小。如果后面的数字比它小,则这两个数字就组成了一个逆序对。假设数组中含有n个数字。由于每个数字都要和O(n)这个数字比较,因此这个算法的时间复杂度为O(n^2)。

现在用上面说的这种方式是一种时间复杂度比较高的一种,我们换一种思路,采用归并排序的方法。

y01.jpg

先把数组分解成两个长度为2的子数组,再把这两个子数组分解成两个长度为1的子数组。接下来一边合并相邻的子数组,一边统计逆序对的数目。在第一对长度为1的子数组{7}、{5}中7>5,因此(7,5)组成一个逆序对。同样在第二对长度为1的子数组{6},{4}中也有逆序对(6,4),由于已经统计了这两对子数组内部的逆序对,因此需要把这两对子数组进行排序,避免在之后的统计过程中重复统计。

y02.jpg

逆序对的总数 = 左边数组中的逆序对的数量 + 右边数组中逆序对的数量 + 左右结合成新的顺序数组时中出现的逆序对的数量

2、编程实现

python

代码实现方案:

# -*- coding:utf-8 -*-class Solution:
    def InversePairs(self, data):
        # write code here
        if not data:            return 0
        temp = [i for i in data]        return self.mergeSort(temp, data, 0, len(data)-1) % 1000000007
    def mergeSort(self, temp, data, low, high):
        if low >= high:
            temp[low] = data[low]            return 0
        mid = (low + high) / 2
        left = self.mergeSort(data, temp, low, mid)
        right = self.mergeSort(data, temp, mid+1, high)
        count = 0
        i = low
        j = mid+1
        index = low        while i <= mid and j <= high:            if data[i] <= data[j]:
                temp[index] = data[i]
                i += 1
            else:
                temp[index] = data[j]
                count += mid-i+1
                j += 1
            index += 1
        while i <= mid:
            temp[index] = data[i]
            i += 1
            index += 1
        while j <= high:
            temp[index] = data[j]
            j += 1
            index += 1
        return count + left + right


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