ustbfym 2020-04-25
首先先上LeetCode今天的每日一题(面试题51. 数组中的逆序对):
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。
//输入: [7,5,6,4] //输出: 5
示例1
由于题目中已经给出数组长度为: 0 <= 数组长度 <= 50000, 所以如果单纯使用两个for循环(时间复杂度为 $O\left ( n^{2} \right )$ 暴力求解的话是一定会超时的。
在这里可以使用归并排序,并同时得出逆序对的总数,其中归并排序使用的是“分治法”,所以时间复杂度为 $O\left ( nlogn \right )$ ,而计算逆序对只需要在每次循环中进行一次计算,所以相当于在其中增加 $O\left ( 1 \right )$ 的时间复杂度,所以时间复杂度并不会变化,这个在后面会对计算方法会有详细的介绍,因为一开始自己写的时候也有在这里卡住。
如下是归并排序的示意图,图是盗来的,但是觉得做的真的是太好看了,而且清楚明了,以下超链接为引用的原博客网址(https://www.cnblogs.com/chengxiao/p/6194356.html):
相信看了这张图之后,整个归并排序的算法就已经非常清楚明了了,如下代码是只对于归并排序的实现,使用的是递归的方法:
public class mergeSort { public static void main(String args[]) { mergeSort a = new mergeSort(); int[] numbers = new int[] {7,2,5,2,6,3,4,8}; a.merge(0, numbers.length-1, numbers); for (int i : numbers) { System.out.println(i); } } public void merge(int left, int right, int[] numbers) { if(left < right) { int mid = (left + right)/2; merge(left, mid, numbers); merge(mid+1, right, numbers);; mergeSort(left, right, numbers); } } public void mergeSort(int left, int right, int[] numbers) { //将数组分为左右两个部分,分别为[left, mid]和[mid+1, right] int mid = (left + right)/2; int i = left; int j = mid + 1; int[] temp = new int[right - left + 1]; for(int k = 0 ; k < temp.length; k++) { //考虑如果数组左边已经到达尾端,则只需要将右边数组依次放入temp数组即可 if(i == mid + 1) { temp[k] = numbers[j]; j++; } //考虑如果数组右边已经到达尾端,则只需要将左边数组依次放入temp数组即可 else if(j == right + 1) { temp[k] = numbers[i]; i++; } //如果左边数组指向的数字大于右边数组指向的数字,则将右边数组指向的数字放入temp数组当中 else if(numbers[i] > numbers[j]) { temp[k] = numbers[j]; j++; } //反之亦然 else { temp[k] = numbers[i]; i++; } } //最后将排好序的temp数组重新放入原数组当中,记得起始位置是从numbers数组的left开始,而不是0 for(int m = left, k = 0; m <= right; m++, k++) { numbers[m] = temp[k]; } } } //最终结果为:2,2,3,4,5,6,7,8
归并排序的实现
那么,如何来计算出逆序对呢?那么我们就要思考,为什么在归并排序中就能计算出逆序对的数量。这就要观察每次用来排序的数组的特点了,由于排序是由从两个长度为1的数组开始进行的,所以就可以保证在每一次的递归过程中,我们需要进行排序的数组一定会有以下规律,即:
1. 将要排序的数组number的左右两个部分一定都是已经分别排好序了的,例如上图中需要排序的数组[4,5,7,8,1,2,3,6], 将这个数组分为左右两个部分[4,5,7,8]和[1,2,3,6],这两个数组是一定已经排好顺序了的。
2. 每个数字与其他数组都会正好比一次大小,例如上图中的数字4,它在这次的统计中,会跟1,2,3,6比,会发现有3组逆序对,而在那之后,这个4就再也不会跟这4给数字进行比较了,也就不会产生重复。
这时,你一定会问,那前面的5,7,8又是在什么时候进行比较的呢?其实在上一步,即当大的数组为[4,5,7,8]的时候,4就已经和7,8进行了比较,而在更前一步,4就和5进行了比较,所以就可以完美的不重复不遗漏统计所有数字的逆序对了。
既然不会重复,那我们也就只需要有一个计数器count来记录产生的逆序对的数量就行了,那么,怎么来计算这个逆序对的数量呢?
我一开始的错误想法是,左边数组的每一个数字和右边数字进行比较的时候,如果发现左边数字大于右边,那么count就+1,但发现统计的数量总是少于实际值,后来才发现了原因:
例如数组[2,2,4,5,3,4,6,8], 将其看为左右两个部分,可以发现当左边数组指针指向5的时候,右边数组的指针已经指向4了,那么其实本来数组中的5和3是并没有进行比较的,因此就会出现漏数的情况。
在观察了很久之后,终于发现了其中的规律:
假设左边数组指针为 $i$ , 右边数组指针为 $j$ , 如果发现 $ numbers[i] > numbers[j]$ , 那么对于右边数组的这个数字 $numbers[j]$ ,一定有左边数组的 $[i, mid]$ 位置的数字都会大于这个数字,因为这里两边的数组都是递增的,所以我们只需要每次发现 $numbers[i] > numbers[j]$ 之后,用 $count = count + (mid - i + 1)$ 统计即可。
注意:为了统计count的数量,一定要将方法中的返回值类型从 void 变为 int, 因为如果只是利用void方法传参的话,count的值是不会改变的。(如有错误,欢迎指正,应该是这个样子的吧)
最终利用归并排序计算逆序对的代码实现如下:
public class Merge_Sort { public static void main(String args[]) { Merge_Sort a = new Merge_Sort(); int[] numbers = new int[] {4,2,5,2,6,3,4,8}; int b = a.merge(0, numbers.length-1, numbers); System.out.println(b); } public int merge(int left, int right, int[] numbers) { if(left < right) { int mid = (left + right)/2; int count = merge(left, mid, numbers) + merge(mid+1, right, numbers);; return mergeSort(left, right, numbers, count); } return 0; } public int mergeSort(int left, int right, int[] numbers, int count) { int mid = (left + right)/2; int i = left; int j = mid + 1; int[] temp = new int[right - left + 1]; for(int k = 0 ; k < temp.length; k++) { if(i == mid + 1) { temp[k] = numbers[j]; j++; } else if(j == right + 1) { temp[k] = numbers[i]; i++; } else if(numbers[i] > numbers[j]) { temp[k] = numbers[j]; j++; //count计数代码添加如下 count = count + (mid - i + 1); } else { temp[k] = numbers[i]; i++; } } for(int m = left, k = 0; m <= right; m++, k++) { numbers[m] = temp[k]; } return count; } } //输出结果为8
排序是将一串数据按照其某个或者某些关键字的大小进行递增或递减排列的操作我,通常指的排序是升序,排序方式是原地排序。即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序。若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并