(转)树状数组可以用来求逆序数, 当然一般用归并求。如果数据不是很大, 可以一个个插入到树状数组中, 每插入一个数, 统计比他小的数的个数,对应的逆序为 i- getsum( data[i] ),其中 i 为当前已经插入的数的个数, getsum( data[i] )为比 data[i] 小的数的个数i- sum( data[i] ) 即比 data[i] 大的个数, 即逆序的个数但如果数据比较大,就必须采用离散化方法。一关键字的离散化方法:所谓离散化也就是建立一个一对一的映射。 因为求逆序时只须要求数据的相应
大小关系不变。如: 10 30 20 40 50 与 1 3 2 4 5 的逆序数是相同的定义一个结构体 struct Node{ int data; // 对应数据 int pos; // 数据的输入顺序 };
先对 data 升序排序, 排序后,pos 值对应于排序前 data 在数组中的位置。再定义一个数组 p[N], 这个数组为原数组的映射。以下语句将按大小关系把原数组与 1到 N 建立一一映射。
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定义一个Lowbit函数,返回参数转为二进制后,最后一个1的位置所代表的数值.
例如,Lowbit(34)的返回值将是2;而Lowbit(12)返回4;Lowbit(8)返回8。
将34转为二进制,为0010 0010,这里的"最后一个1"指的是从2^0位往前数,见到的第一个1,也就是2^1位上的1.
程序上,((Not I)+1) And I表明了最后一位1的值,
仍然以34为例,Not 0010 0010的结果是 1101 1101(221),加一后为 1101 1110(222), 把 0010 0010与1101 1110作AND,得0000 0010(2).
Lowbit的一个简便求法:(C++)
int lowbit(int x) { return x&(-x); }
定义一个数组 BIT,用以维护A的前缀和,则:
具体能用以下方式实现:(C++)
void build() { for (int i=1;i<=MAX_N;i++) { BIT[i]=A[i]; for (int j=i-1; j>i-lowbit(i);j-=lowbit(j)) BIT[i]+=BIT[j]; } }
假设现在要将A[I]的值增加delta,
那么,需要将BTI[I]覆盖的区间包含A[I]的值都加上K.
这个过程可以写成递归,或者普通的循环.
需要计算的次数与数据规模N的二进制位数有关,即这部分的时间复杂度是O(LogN)
修改函数的C++写法
void edit(int i, int delta) { for (int j = i; j <= MAX_N; j += lowbit(j)) BIT[j] += delta; }
求和函数的C/C++写法
int sum (int k) { int ans = 0; for (int i = k; i > 0; i -= lowbit(i)) ans += BIT[i]; return ans; }
初始化复杂度最优为O(N)
单次询问复杂度O(LOG(N))其中N为数组大小
单次修改复杂度O(LONG(N))其中N为数组大小
空间复杂度O(N);
代码:#include <math.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int maxn=1000001; const double eps=1e-6; const double pi=acos(-1.0); #define lowbit(x) ((x)&(-x)) struct node { int data,pos; } doo[maxn]; int n; int coo[maxn],poo[maxn]; int cmp(const void *a,const void *b) { node *ta=(node *)a; node *tb=(node*)b; return ta->data-tb->data; } int cmp1(node aa,node bb) { return aa.data-bb.data; } void updata(int pos,int value) { int x=pos; while(x<=n) { coo[x]+=value; x+=lowbit(x); } } int getsum(int pos) { int x=pos,sum=0; while(x) { sum+=coo[x]; x-=lowbit(x); } } int main() { int T; scanf("%d",&T); while(T--) { scanf("%d",&n); for(int i=1; i<=n; i++) { scanf("%d",&doo[i].data); doo[i].pos=i; } qsort(doo+1,n,sizeof(doo[0]),cmp); // sort(doo,doo+n,cmp1); int id=1; poo[doo[1].pos]=1; for(int i=2; i<=n; i++) if(doo[i].data==doo[i-1].data) poo[doo[i].pos]=id; else poo[doo[i].pos]=++id; memset(coo,0,sizeof(coo)); long long ans=0; for(int i=1; i<=n; i++) { updata(poo[i],1); ans+=(long long )(i-getsum(poo[i])); } printf("%lld\n",ans); // int n,s=0;; //暴力 // int a[100]; // scanf("%d",&n); // for(int i=0; i<n; i++) // scanf("%d",&a[i]); // for(int i=0; i<n; i++) // for(int j=i+1; j<n; j++) // { // if(a[j]<a[i]) // s++; // } // printf("%d\n",s); // } // } return 0; }
#include <stdio.h> #include <string.h> #define MAXM 1000003 #define INF 0x7fffffff-1; long long cnt; int arr[MAXM]; int temp1[MAXM/2+1], temp2[MAXM/2+1]; void Merge(int array[], int start, int mid, int end)// 归并排序中的合并算法 { int n1, n2,i,k,j; n1 = mid - start + 1; n2 = end - mid; for (i = 0; i < n1; i++) // 拷贝前半部分数组 { temp1[i] = array[start + i]; } for ( i = 0; i < n2; i++) // 拷贝后半部分数组 { temp2[i] = array[mid + i + 1]; } temp1[n1] = temp2[n2] = INF; // 把后面的元素设置的很大 for ( k = start, i = 0, j = 0; k <= end; k++)// 逐个扫描两部分数组然后放到相应的位置去 { if (temp1[i] <= temp2[j]) { array[k] = temp1[i]; i++; } else { cnt+=n1-i; //逆序对的个数 array[k] = temp2[j]; j++; } } } // 归并排序 void MergeSort(int array[], int start, int end) { if (start < end) { int i; i = (end + start) / 2; // 对前半部分进行排序 MergeSort(array, start, i); // 对后半部分进行排序 MergeSort(array, i + 1, end); // 合并前后两部分 Merge(array, start, i, end); } } int main() { //freopen("11.txt","r",stdin); //freopen("2.txt","w",stdout); int T,i,n; scanf("%d",&T); while(T--) { cnt=0; scanf("%d",&n); for(i=0; i<n; i++) { scanf("%d",arr+i); } MergeSort(arr,0,n-1); printf("%lld\n",cnt); } return 0; }