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逆序数
阅读量:620 次
发布时间:2019-03-13

本文共 1835 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

线段树与归并排序求逆序数的实现


1. 线段树求逆序数的实现

在本节中,我们将介绍一个基于线段树的逆序数计算方法。线段树是一种常见的数据结构,能够高效地处理区间查询和更新操作。在此项目中,我们将实现一个线段树,用于计算一个数组的逆序数。

1.1 线段树结构定义

线段树节点的定义如下:

struct node {    int num;  // 減速尺标数值    int l;   // 区间左端点    int r;   // 区间右端点};
1.2 函数定义

我们将在线段树的实现中定义以下几个函数:

  • Build函数:用于构建线段树。该函数接受三个参数:根节点指针、左端点和右端点。

  • Insert函数:用于将一个数值插入到线段树中。这将递增该数值的对应节点的num字段。

  • Query函数:用于查询某个区间内所有数值的总和。

  • 1.3 构建线段树

    线段树的构建过程遵循递归规则:

    • 如果当前节点的区间仅包含一个数值,那么将其num字段初始化为0(表示没有逆序)。
    • 否则,计算该节点的中点mid,并将该节点分割为左子树和右子树,分别构建子节点。
    1.4 插入数值

    插入过程如下:

    • 如果当前节点恰好涵盖插入数值的区间,则将数值加到该节点的num中。
    • 否则,如果插入的数值在左子树的范围内,递归插入左子树。
    • 如果插入的数值在右子树的范围内,递归插入右子树。
    • 更新父节点的num字段,即左子树、右子树的总和。
    1.5 查询区间和

    查询过程如下:

    • 如果当前节点的区间完全位于查询区间内,返回该节点的num
    • 否则,根据查询区间的位置,递归查询左子树或右子树。
    • 将左子树和右子树的结果相加,得到总和。
    1.6 求逆序数的主函数

    主函数main如下:

    int main() {    int n;    int k = 0;    Fill the n and the array    Build the segment tree    for(i = 1; i <= n; i++) {        Insert the value into the segment tree        k += i - Query(1, 1, value)        num[i] = i - Query(1, 1, value)    }    return k}

    2. 归并排序求逆序数的实现

    在本节中,我们将介绍一种基于归并排序的逆序数计算方法。归并排序是一种高效的排序算法,也是一种常用的求逆序数工具。

    2.1 归并排序的merge函数

    归并排序的核心在于merge函数。在归并过程中,左边数组元素和右边数组元素交替取出较小的一个,并生成最终的有序数组。同时,我们可以通过比较左右数组中元素的数量来计算逆序数。

    void merge(int l, int r, int m) {    int i = l, j = m + 1, k = l;    while (i <= m && j <= r) {        if (a[i] > a[j]) {            sum += m - i + 1;  // 计算在该次归并中的逆序数            temp[k++] = a[j++];        } else {            temp[k++] = a[i++];        }    }    while (i <= m) temp[k++] = a[i++];    while (j <= r) temp[k++] = a[j++];    for (i = l; i <= r; i++) a[i] = temp[i];}
    2.2 归并排序主函数

    主函数main如下:

    int main() {    int t;    int n;    read the input array    sum = 0;    mergesort(0, n-1);    print the sum}

    3. 两种算法的对比

    • 线段树的时间复杂度为O(n log n),范围查询高效。
    • 归并排序的时间复杂度同样为O(n log n),且合并阶段的计算量较高。
    • 两种方法在理论性能上近似,但具体实现时线段树更灵活,适合多个区间查询场景。归并排序在处理大数据时可能更高效,因为其递归过程更直接。

    如果你需要选择其中一种算法,建议根据具体需求进行权衡。

    转载地址:http://qxuoz.baihongyu.com/

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