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java面试题之数组中的逆序对

程序员文章站 2024-02-15 21:30:04
题目: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 例如在数组{7,5,6,4}中,一共存在5...

题目: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

例如在数组{7,5,6,4}中,一共存在5对逆序对,分别是{7,6},{7,5},{7,4},{6,4},{5,4}。

看到这个题目,我们的第一反应就是顺序扫描整个数组。每扫描到一个数组的时候,逐个比较该数字和它后面的数字的大小。如果后面的数字比它小,则这两个数字就组成一个逆序对。假设数组中含有n个数字。由于每个数字都要和o(n)个数字做比较,因此这个算法的时间复杂度为o(n2)。我们尝试找找更快的算法。

我们以数组{7,5,6,4}为例来分析统计逆序对的过程,每次扫描到一个数字的时候,我们不能拿它和后面的每一个数字做比较,否则时间复杂度就是o(n2)因此我们可以考虑先比较两个相邻的数字。

如下图所示,我们先把数组分解称两个长度为2的子数组,再把这两个子数组分别茶城两个长度为1的子数组。接下来一边合并相邻的子数组,一边统计逆序对的数目。在第一对长度为1的子数组{7},{5}中7大于5,因此{7,5}组成一个逆序对。同样在第二对长度为1的子数组{6},{4}中也有逆序对{6,4}。由于我们已经统计了这两队子数组内部逆序对,因此需要把这两对子数组排序,以免在以后的统计过程中再重复统计。

java面试题之数组中的逆序对

接下来我们统计两个长度为2的子数组之间的逆序对。

我们先用两个指针分别指向两个子数组的末尾,并每次比较两个指针指向的数字。如果第一个子数组中的数字大于第二个子数组中的数字,则构成逆序对,并且逆序对的数目等于第二个子数组中的剩余数字的个数。如果第一个数组中的数字小于或等于第二个数组中的数字,则不构成逆序对。每一次比较的时候,我们都把较大的数字从后往前复制到一个辅助数组中去,确保辅助数组中的数字是递增排序的。在把较大的数字复制到数组之后,把对应的指针向前移动一位,接着来进行下一轮的比较。

经过前面详细的讨论,我们可以总结出统计逆序对的过程:先把数组分隔成子数组,先统计出子数组内部的逆序对的数目,然后再统计出两个相邻子数组之间的逆序对的数目。在统计逆序对的过程中,还需要对数组进行排序。如果对排序算法很熟悉,我们不难发现这个排序的过程就是归并排序。

 static int count = 0; 
 
 // 将有二个有序数列a[first...mid]和a[mid...last]合并。 
 static void mergearray(int a[], int first, int mid, int last, int temp[]) { 
 int i = first, j = mid + 1; 
 int m = mid, n = last; 
 int k = 0; 
 while (i <= m && j <= n) { 
  if (a[i] > a[j]) { 
  // 左数组比右数组大 
  temp[k++] = a[j++]; 
  // 因为如果a[i]此时比右数组的当前元素a[j]大, 
  // 那么左数组中a[i]后面的元素就都比a[j]大 
  // 【因为数组此时是有序数组】 
  count += mid - i + 1; 
  } else { 
  temp[k++] = a[i++]; 
  } 
 } 
 while (i <= m) { 
  temp[k++] = a[i++]; 
 } 
 while (j <= n) { 
  temp[k++] = a[j++]; 
 } 
 for (i = 0; i < k; i++) 
  a[first + i] = temp[i]; 
 } 
 
 static void mergesort(int a[], int first, int last, int temp[]) { 
 if (first < last) { 
  int mid = (first + last) / 2; 
  mergesort(a, first, mid, temp); // 左边有序 
  mergesort(a, mid + 1, last, temp); // 右边有序 
  mergearray(a, first, mid, last, temp); // 再将二个有序数列合并 
 } 
 } 
 
 static void mergesort(int a[]) { 
 int[] p = new int[a.length]; 
 mergesort(a, 0, a.length - 1, p); 
 } 

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。