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逆序數問題是這樣的一個問題:給定一個不含重復元素的序列<a1, a2, ..., an>,對于元素ai,若從a1~ai-1這i - 1個數中有k個數是比ai大的,那么ai的逆序數就是k,其中序列中的元素是可進行大小比較的。那么如何求一個序列的所有逆序的數量的總和呢?
我們可以考慮試試分治法,對于序列<a1, a2, ..., an>,我們可否先求<a1, a2, ..., an/2>和<an/2+1, an/2+2, ..., an>兩個序列的各自的逆序數,然后再將兩個逆序數相加是否就得到了總的逆序數呢?其實先求兩個子序列的逆序數沒有問題,直接相加也沒問題,問題就出在,上述解法還漏掉了在子序列1中的元素比子序列2中的元素大的那種逆序,也就是跨越兩個子序列的逆序。其實也就是下面的公式:T(n) = 2T(n/2) + T(merge)。關鍵問題就是如何求T(merge)。若序列seq1<a1, a2, ..., an/2>和序列seq2<an/2+1, an/2+2, ..., an>都是無序的,那么要找seq1中比an/2+i大的元素的數量則必須遍歷seq1,這時候T(merge)的時間復雜度為O(n2)。那么T(n) = 2T(n/2) + O(n2)。總的時間復雜度太高。這樣的merge不理想。那么如果seq1和seq2已經各自有序了呢?我們該如何merge呢?為了保持在遞歸過程中始終使子序列有序,我們每次merge后的序列都必須是有序的,所以這就個merge的過程就成了歸并排序的merge過程了!!!關鍵就是在歸并排序merge過程中該如何正確記錄兩個子序列之間的逆序數呢?歸并排序其實就是對兩個子序列,兩個index i和j依次向后掃,對seq1[i]和seq2[j]做判斷,若seq1[i]比seq2[j]大,則j++;若seq1[i]比seq2[j]小,則i++;我們仔細想想其實不難發現,若seq1[i]比seq2[j]小,那么seq2[1]~seq2[j  - 1]肯定都比seq1[i]小,這時候由seq1[i]決定的逆序數肯定為1 ~ j - 1;若seq1[i]比seq2[j]大,那么由于seq1[i]還有可能比seq2[j]后面的元素大,所以我們不計算。最后i和j有一個走到尾部之后,若seq1[]還有元素沒有被掃描過,那么這些剩余的未被掃描的元素肯定比seq2[]中的所有元素都大,所以剩余這些的逆序數為seq1[]中剩余的元素數量 * seq2[]中總元素的數量。
根據poj2299(ultra quicksort)題目寫的程序比較容易理解:

 1 #include <cstdio>
 2 #include <cstdlib>
 3 
 4 #define MAX 500005
 5 int a[MAX];
 6 
 7 long long merge(int *array, int low, int mid, int high) {
 8   if (!array) {
 9     return 0;
10   }
11   long long res = 0;
12   int *buf = (int *)malloc(sizeof(int) * (high - low + 1));
13   int i = low, j = mid + 1, k = 0;
14   while (i <= mid && j <= high) {
15     if (array[i] < array[j]) {
16       buf[k++] = array[i++];
17       res += j - mid - 1; //逆序數
18     } else {
19       buf[k++] = array[j++];
20     }   
21   }
22   while (i <= mid) {
23     buf[k++] = array[i++];
24     res += high - mid;
25   }
26   while (j <= high) {
27     buf[k++] = array[j++];
28   }
29   for (i = 0; i < k; ++i) {
30     array[low + i] = buf[i];
31   }
32   free(buf);
33   return res;
34 }
35 
36 long long merge_sort(int *array, int low, int high) {
37   if (!array || low >= high) {
38     return 0;
39   }
40   int mid = (low + high) / 2;
41   long long res1 = merge_sort(array, low, mid);
42   long long res2 = merge_sort(array, mid + 1, high);
43   long long res3 = merge(array, low, mid, high);
44   return res1 + res2 + res3;
45 }
46 
47 int main() {
48   int n;
49   while (scanf("%d", &n), n) {
50     int i;
51     for (i = 0; i < n; ++i) {
52       scanf("%d", &a[i]);
53     }
54     printf("%lld\n", merge_sort(a, 0, n - 1));
55   }
56   return 0;
57 }

另外這道題目其實還可以用線段樹來解決,和上篇文章中秋stars的level的很像,stars那道題目是求序列中所有在自己前面的不大于自己值的數的數量。而逆序數是求所有在自己前面的大于自己值的數的數量。用同樣的方法就可以解決,只不過由于該題的a[i]值比較大,最大值為999999999,這樣的線段樹太耗費內存。

到此時,其實上面的算法都比較常規,大部分人都知道求逆序數該用歸并排序做,但是其實告訴大家一個事實,一個類似快排的樹形結構,二叉排序樹BST其實也可以做。只不過在二叉排序樹的每個節點中都記錄一個新的值,該值表示當前節點的右子樹有多少個節點。具體算法不講了,很簡單,看代碼:

 1 #include <cstdio>
 2 #include <cstdlib>
 3 
 4 #define MAX 500005
 5 
 6 struct BST {
 7   int value;
 8   int larger;
 9   BST *left;
10   BST *right;
11 };
12 
13 BST* insert(BST *t, int x, long long *count) {
14   if (!t) {
15     t = (BST *)malloc(sizeof(BST));
16     t->value = x;
17     t->larger = 0;
18     t->left = t->right = NULL;
19     return t;
20   }
21   if (t->value > x) {
22     (*count) += 1 + t->larger;
23     t->left = insert(t->left, x, count);
24   } else {
25     (t->larger)++;
26     t->right = insert(t->right, x, count);
27   }
28   return t;
29 }
30 
31 void release(BST *t) {
32   if (!t) {
33     return;
34   }
35   release(t->left);
36   release(t->right);
37   free(t);
38 }
39 
40 int main() {
41   int n;
42   while (scanf("%d", &n), n) {
43     int i, tmp;
44     long long res = 0;
45     BST *root = NULL;
46     for (i = 0; i < n; ++i) {
47       scanf("%d", &tmp);
48       root = insert(root, tmp, &res);
49     }
50     printf("%lld\n", res);
51     release(root);
52   }
53   return 0;
54 }

但是考慮到二叉排序樹在最差情況下的性能為O(n2)的,所以用二叉排序樹的算法會比采用歸并排序的算法慢,時間為2700MS。這里要說明的是這里講用二叉排序樹來求逆序數只是講這種思想,平均時間性能肯定沒有歸并排序快,但是這種思想還是需要仔細揣摩揣摩的。
posted on 2012-09-15 14:56 myjfm 閱讀(2916) 評論(0)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 算法基礎
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