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剑指offer:数组中的逆序对(java)
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发布时间:2019-05-03

本文共 2246 字,大约阅读时间需要 7 分钟。

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

例如在数组{7,5,6,4}中,一共存在5对逆序对,分别是{7,6},{7,5},{7,4},{6,4},{5,4}。

    看 到这个题目,我们的第一反应就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)个数字做比较,因此这个算法的时间复杂度为O(n2)。我们尝试找找更快的算法。

    我们以数组{7,5,6,4}为例来分析统计逆序对的过程,每次扫描到一个数字的时候,我们不能拿它和后面的每一个数字做比较,否则时间复杂度就是O(n2)因此我们可以考虑先比较两个相邻的数字。

    如下图所示,我们先把数组分解称两个长度为2的子数组,再把这两个子数组分别茶城两个长度为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大于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}。由于我们已经统计了这两队子数组内部逆序对,因此需要把这两对子数组排序,以免在以后的统计过程中再重复统计。

接下来我们统计两个长度为2的子数组之间的逆序对。

    我们先用两个指针分别指向两个子数组的末尾,并每次比较两个指针指向的数字。如果第一个子数组中的数字大于第二个子数组中的数字,则构成逆序对,并且逆序对的数目等于第二个子数组中的剩余数字的个数。如果第一个数组中的数字小于或等于第二个数组中的数字,则不构成逆序对。每一次比较的时候,我们都把较大的数字从后往前复制到一个辅助数组中去,确保辅助数组中的数字是递增排序的。在把较大的数字复制到数组之后,把对应的指针向前移动一位,接着来进行下一轮的比较。

    经过前面详细的讨论,我们可以总结出统计逆序对的过程:先把数组分隔成子数组,先统计出子数组内部的逆序对的数目,然后再统计出两个相邻子数组之间的逆序对的数目。在统计逆序对的过程中,还需要对数组进行排序。如果对排序算法很熟悉,我们不难发现这个排序的过程就是归并排序。

static int count = 0;        // 将有二个有序数列a[first...mid]和a[mid...last]合并。      static void mergearray(int a[], int first, int mid, int last, int temp[]) {          int i = first, j = mid + 1;          int m = mid, n = last;          int k = 0;          while (i <= m && j <= n) {              if (a[i] > a[j]) {                  // 左数组比右数组大                  temp[k++] = a[j++];                  // 因为如果a[i]此时比右数组的当前元素a[j]大,                  // 那么左数组中a[i]后面的元素就都比a[j]大                  // 【因为数组此时是有序数组】                  count += mid - i + 1;              } else {                  temp[k++] = a[i++];              }          }          while (i <= m) {              temp[k++] = a[i++];          }          while (j <= n) {              temp[k++] = a[j++];          }          for (i = 0; i < k; i++)              a[first + i] = temp[i];      }        static void mergesort(int a[], int first, int last, int temp[]) {          if (first < last) {              int mid = (first + last) / 2;              mergesort(a, first, mid, temp); // 左边有序              mergesort(a, mid + 1, last, temp); // 右边有序              mergearray(a, first, mid, last, temp); // 再将二个有序数列合并          }      }        static void mergeSort(int a[]) {          int[] p = new int[a.length];          mergesort(a, 0, a.length - 1, p);      }

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