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| 1 | +## 题目地址(493. 翻转对) |
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| 3 | +https://leetcode-cn.com/problems/reverse-pairs/description/ |
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| 5 | +## 题目描述 |
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| 7 | +``` |
| 8 | +给定一个数组 nums ,如果 i < j 且 nums[i] > 2*nums[j] 我们就将 (i, j) 称作一个重要翻转对。 |
| 9 | +
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| 10 | +你需要返回给定数组中的重要翻转对的数量。 |
| 11 | +
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| 12 | +示例 1: |
| 13 | +
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| 14 | +输入: [1,3,2,3,1] |
| 15 | +输出: 2 |
| 16 | +示例 2: |
| 17 | +
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| 18 | +输入: [2,4,3,5,1] |
| 19 | +输出: 3 |
| 20 | +注意: |
| 21 | +
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| 22 | +给定数组的长度不会超过50000。 |
| 23 | +输入数组中的所有数字都在32位整数的表示范围内。 |
| 24 | +
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| 25 | +``` |
| 26 | + |
| 27 | +## 暴力法 |
| 28 | + |
| 29 | +### 思路 |
| 30 | + |
| 31 | +读完这道题你应该就能联想到逆序数才行。求解逆序数最简单的做法是使用双层循环暴力求解。我们仿照求解决逆序数的解法来解这道题(其实唯一的区别就是系数从 1 变成了 2)。 |
| 32 | + |
| 33 | +### 代码 |
| 34 | + |
| 35 | +代码支持:Python3 |
| 36 | + |
| 37 | +Python3 Code: |
| 38 | + |
| 39 | +```python |
| 40 | +class Solution(object): |
| 41 | + def reversePairs(self, nums): |
| 42 | + n = len(nums) |
| 43 | + cnt = 0 |
| 44 | + for i in range(n): |
| 45 | + for j in range(i + 1, n): |
| 46 | + if nums[i] > 2 * nums[j]: |
| 47 | + cnt += 1 |
| 48 | + return cnt |
| 49 | +``` |
| 50 | + |
| 51 | +## 分治法 |
| 52 | + |
| 53 | +### 思路 |
| 54 | + |
| 55 | +如果你能够想到逆序数,那么你很可能直到使用类似归并排序的方法可以求解逆序数。实际上逆序数只是归并排序的副产物而已。 |
| 56 | + |
| 57 | +我们在正常的归并排序的代码中去计算逆序数即可。由于每次分治的过程,左右两段数组分别是有序的,因此我们可以减少一些运算。 从时间复杂度的角度上讲,我们从$O(N^2)$优化到了 $O(NlogN)$。 |
| 58 | + |
| 59 | +具体来说,对两段有序的数组,有序数组内部是不需要计算逆序数的。 我们计算逆序数的逻辑只是计算两个数组之间的逆序数,我们假设两个数组是 A 和 B,并且 A 数组最大的元素不大于 B 数组最小的元素。而要做到这样,我们只需要常规的归并排序即可。 |
| 60 | + |
| 61 | +接下来问题转化为求解两个有序数组之间的逆序数,并且两个有序数组之间满足关系`A数组最大的元素不大于B数组最小的元素`。 |
| 62 | + |
| 63 | +关于计算逆序数的核心代码(Python3): |
| 64 | + |
| 65 | +```python |
| 66 | +l = r = 0 |
| 67 | +while l < len(left) and r < len(right): |
| 68 | + if left[l] <= 2 * right[r]: |
| 69 | + l += 1 |
| 70 | + else: |
| 71 | + self.cnt += len(left) - l |
| 72 | + r += 1 |
| 73 | +``` |
| 74 | + |
| 75 | +### 代码 |
| 76 | + |
| 77 | +代码支持:Python3 |
| 78 | + |
| 79 | +Python3 Code: |
| 80 | + |
| 81 | +```python |
| 82 | +class Solution(object): |
| 83 | + def reversePairs(self, nums): |
| 84 | + self.cnt = 0 |
| 85 | + |
| 86 | + def mergeSort(lst): |
| 87 | + L = len(lst) |
| 88 | + if L <= 1: |
| 89 | + return lst |
| 90 | + return mergeTwo(mergeSort(lst[:L//2]), mergeSort(lst[L//2:])) |
| 91 | + |
| 92 | + def mergeTwo(left, right): |
| 93 | + l = r = 0 |
| 94 | + while l < len(left) and r < len(right): |
| 95 | + if left[l] <= 2 * right[r]: |
| 96 | + l += 1 |
| 97 | + else: |
| 98 | + self.cnt += len(left) - l |
| 99 | + r += 1 |
| 100 | + return sorted(left+right) |
| 101 | + |
| 102 | + mergeSort(nums) |
| 103 | + return self.cnt |
| 104 | + |
| 105 | +``` |
| 106 | + |
| 107 | +对于具体的排序过程我们偷懒直接使用了语言内置的方法 sorted,这在很多时候是有用的,即使你是参加面试,这种方式通常也是允许的。省略非核心的考点,可以使得问题更加聚焦,这是一种解决问题的思路,在工作中也很有用。 |
| 108 | + |
| 109 | +## 关键点解析 |
| 110 | + |
| 111 | +- 归并排序 |
| 112 | +- 逆序数 |
| 113 | +- 分治 |
| 114 | +- 识别考点,其他非重点可以使用语言内置方法 |
| 115 | + |
| 116 | +## 代码 |
| 117 | + |
| 118 | +## 扩展 |
| 119 | + |
| 120 | +这道题还有很多别的解法,感性的可以参考下这个题解 [General principles behind problems similar to "Reverse Pairs"](https://leetcode.com/problems/reverse-pairs/discuss/97268/General-principles-behind-problems-similar-to-%22Reverse-Pairs%22) |
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