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算法逆序

算法逆序逆序对问题 ​ 假设A[1..n]是一个有n个不同数的数组。若iA[j],则对偶(i, j)称为A的一个逆序对(inversion)。...列出数组{2, 3, 8, 6, 1}的5个逆序对 由集合{1, 2, ..., n}中的元素构成的什么数组具有最多的逆序对?它有多少逆序对?...给出一个求在n个元素的任何排列中逆序对数量的算法,最坏时间复杂度为: \(\Theta\)(nlgn) 根据定义易得,逆序对为:(2, 1)、(3, 1)、(8, 6)、(8, 1)、(6, 1) 当数组元素恰好为...这个特性也可以设计出一个时间复杂度为: \(\Theta\)(\(n^2\))的算法。当然这种指数级别复杂度的算法我们直接PASS 不难想到\(\Theta\)(nlgn)算法复杂度的归并排序。...其实归并排序在分治的时候不会改变逆序对的个数。只有在合并的时候,才会因为逆序对的出现导致右侧提前被合入原数组。

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    算法浅谈——归并算法求解逆序

    今天的这一篇文章,我想和大家聊聊逆序数的算法,也是一道非常经典的算法题,经常在各大公司的面试题当中出现。...显然,我们需要优化这个算法,不能简单地暴力求解。 分治 我们可以尝试使用分治算法来解决这个问题。...分别是A数组之间的逆序数、B数组之间的逆序数,以及AB两个数组之间的逆序数,也就是一个元素在A中,一个元素在B中的逆序数对。...既然A和B当中的元素无论怎么交换顺序也不会影响对方的结果,那么我们就可以放心地使用分治算法来解决了。我们先假设,我们可以通过递归获取A和B各自的逆序数。...看起来完全不相关的两个问题,竟然能用几乎同一套代码来解决,不得不感叹算法的神奇。也正是因此,我们这些算法的研究和学习者,才能获取到源源不断的乐趣。

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    Python三种算法统计任意数列的逆序

    但是,从算法设计与优化的角度来讲,我们从来不以代码行数多少来判断其优劣。上面的代码虽然简洁,但时间复杂度是平方级的O(n^2),毫无技巧可言,实在算不上是个好的算法。...(2)参考归并排序算法中使用的分治法,这个问题的求解算法时间复杂度可以达到O(nlogn)。...改进算法的核心思路为:1)把列表L平均分为前半部分A和后半部分B;2)统计前半部分A的逆序数和后半部分B的逆序数,以及满足a>b的(a,b)个数,其中a属于A且b属于B,统计逆序数的同时把A和B分别排序并合并为一个列表...考虑到Python列表在删除前面元素时会导致后面元素向前移动而引入额外开销,下面的代码并没有真正移出元素,而是通过下标向后移动来模拟移出元素,避免了额外的时间开销。...(3)下面代码把逆序数和插入排序算法结合起来,从后向前扫描元素,每个元素向后移动至合适位置使得原位置后面的元素降序排列,插入位置后面元素数量也就是该元素的逆序数。逆序数越大,下面的算法优势越明显。

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    python列表的逆序遍历实现

    来分析一下python是根据列表元素的下标来遍历的。于是最开始元素123下标为1, 元素212下标为2。第一遍循环执行了s.remove,删除了元素123。当进入第二遍循环时!!!...写到这 想必大家已经知道为什么输出结果中212没有被删除,因为这2货压根就没有被python发现,坐上了前一个元素的位置逃过了例行检查。元素1215为什么也没被删除??...因为它下标变成了前面的元素231的位置,逃过了python大哥的例行检查。 好了,出错的原因已经找到了,怎么解决呢?遍历呢就像一条路,你可以从路的起点走到终点,也可以从路的终点走到起点。...当然是有的咯 python别的不多就是函数超级多。 总结实现列表逆序遍历方法可以有如下几种(还有更多): ?...多种方法总结 到此这篇关于python列表的逆序遍历实现的文章就介绍到这了,更多相关python列表的逆序遍历内容请搜索ZaLou.Cn

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    逆序

    假设数组元素 个数为N,算法复杂度 O(N^2)。 观察如下数组,该数组前4个元素有序,后4个元素有序,是否有更好的方法计算 count数组?...如果将这两段有序的数组归并为一个有序的数组,可否在归并排序时,将逆序数计 算出来?...算法设计 在归并该数组的前后两段有序数据时,即可将数组的全部逆序数计算出来,实际上,该数组 前半段有序数据有逆序数,后半段有序数据逆序数均为0。...1.由于数组中的元素是随机的,一般不会分为前后两段有序的数据,如何在数据整体归并排 序时,计算出各个元素的逆序数?...2.利用pair对中的i对count[i]进行更新,任何一次子数组的归并,都可以认为是前 半段与后半段有序数组逆序数的计算,只需根据绑定的位置i将逆序数累加至count数组中。

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    逆序对!

    今天继续来学习《剑指Offer》系列的一道经典题目:数组中的逆序对,依旧给出了非常详细的题解和精美的配图与动画。...一、题目描述 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。...比如 4 与 2 进行比较,4 > 2,它们是一组逆序对,又因为黄色区域从左到右是递增的,那也就意味着从 start1 到 end1 所有的元素都大于了 2,都和 2 构成了逆序对。...所以,我们只需要在归并排序的代码上添加一行统计逆序对的代码就行。..._2218079860374159361&format_id=10002&support_redirect=0&mmversion=false 三、参考代码 // 登录 AlgoMooc 官网获取更多算法图解

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    单链表逆序

    2、 单链表逆序 第二个题目是很经典的“单链表逆序”问题。...next = head->next; head->next = prev; prev = head; head = next; 循环终止条件是: head == NULL 根据以上分析结果,逆序单链表的循环算法如下所示...图(5)第一次递归状态图 这里边的关键点是头节点head的下一个节点head->next将是逆序后的新链表的尾节点,也就是说,被摘除的头接点head需要被连接到head->next才能完成整个链表的逆序...可以看出这个算法的核心其实是在回朔部分,递归的目的是遍历到链表的尾节点,然后通过逐级回朔将节点的next指针翻转过来。...当面对一个问题的时候,不能一概认为哪种算法好,哪种不好,而是要根据问题的类型和规模作出选择。对于线性数据结构,比较适合用迭代循环方法,而对于树状数据结构,比如二叉树,递归方法则非常简洁优雅。

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