《算法题讲解指南:优选算法-分治-归并》--47.归并排序,48.数组中的逆序对

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目录

47.归并排序

题目链接:

题目描述:

题目示例:

解法(归并排序):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

48.数组中的逆序对

题目链接:

题目描述:

题目示例:

解法(利用归并排序的过程——分治):

算法思路:

C++算法代码:

算法总结及流程解析:

结束语


47.归并排序

题目链接:

215. 数组912. 排序数组 - 力扣(LeetCode)215. 数组

题目描述:

题目示例:

解法(归并排序):

算法思路:

      归并排序的流程充分的体现了「分而治之」的思想,大体过程分为两步:

      分:将数组一分为二为两部分,一直分解到数组的长度为1,使整个数组的排序过程被分为「左半部分排序」+「右半部分排序」;
      治:将两个较短的「有序数组合并成一个长的有序数组」,一直合并到最初的长度。

C++算法代码:

class Solution { public: //归并排序的算法 vector<int> tmp; //用于存放两个有序数组合并后的结果 void mergesort(vector<int>& nums, int left, int right) { if(left == right) { return; } //1、选择中间点划分区间 int mid = (right - left) / 2 + left; //将数组分成两块:[left, mid] [mid + 1, right] //2、把左右区间排序 mergesort(nums, left, mid); mergesort(nums, mid + 1, right); //3、将两个数组合并成一个有序数组 int cur1 = left, cur2 = mid + 1, i = 0; while(cur1 <= mid && cur2 <= right) { tmp[i++] = nums[cur1] <= nums[cur2] ? nums[cur1++] : nums[cur2++]; } //还有一边数组没有合并完 while(cur1 <= mid) { tmp[i++] = nums[cur1++]; } while(cur2 <= right) { tmp[i++] = nums[cur2++]; }//只会进其中一个循环 //将两个数组有序合并到tmp中后,再还原给原数组nums对应部分位置 for(int i = left; i <= right; i++) { nums[i] = tmp[i - left]; //tmp数组每次都是以开头下标0的位置合并两个数组 } } vector<int> sortArray(vector<int>& nums) { //归并实现: tmp.resize(nums.size()); mergesort(nums, 0, nums.size() - 1); return nums; } };

算法总结及流程解析:

48.数组中的逆序对

题目链接:

LCR 170. 交易逆序对的总数 - 力扣(LeetCode)

题目描述:

题目示例:

解法(利用归并排序的过程——分治):

算法思路:

      ⽤归并排序求逆序数是很经典的⽅法,主要就是在归并排序的合并过程中统计出逆序对的数量,也就是在合并两个有序序列的过程中,能够快速求出逆序对的数量。

      我们将这个问题分解成⼏个⼩问题,逐⼀破解这道题。
      (注意:默认都是升序,如果掌握升序的话,降序的归并过程也是可以解决问题的。)

      先解决第⼀个问题,为什么可以利⽤归并排序?

      如果我们将数组从中间划分成两个部分,那么我们可以将逆序对产⽣的⽅式划分成三组:

      逆序对中两个元素:全部从左数组中选择

      逆序对中两个元素:全部从右数组中选择

      逆序对中两个元素:⼀个选左数组另⼀个选右数组

      根据排列组合的分类相加原理,三种种情况下产⽣的逆序对的总和,正好等于总的逆序对数量。

      ⽽这个思路正好匹配归并排序的过程:

      先排序左数组;

      再排序右数组;

      左数组和右数组合⼆为⼀。

      因此,我们可以利⽤归并排序的过程,先求出左半数组中逆序对的数量,再求出右半数组中逆序对的数量,最后求出⼀个选择左边,另⼀个选择右边情况下逆序对的数量,三者相加即可。

      解决第⼆个问题,为什么要这么做?

      在归并排序合并的过程中,我们得到的是两个有序的数组。我们是可以利⽤数组的有序性,快速统计出逆序对的数量,⽽不是将所有情况都枚举出来。• 最核⼼的问题,如何在合并两个有序数组的过程中,统计出逆序对的数量?合并两个有序序列时求逆序对的⽅法有两种:

1. 快速统计出某个数前⾯有多少个数⽐它⼤;

2. 快速统计出某个数后⾯有多少个数⽐它⼩;

C++算法代码:

class Solution { public: int count = 0; vector<int> tmp;//用于存放两个有序数组合并后的结果 int reversePairs(vector<int>& record) { tmp.resize(record.size()); mergesort(record, 0, record.size() - 1); return count; } void mergesort(vector<int>& nums, int left, int right) { if(left >= right)//正常归并排序递归的结束条件不用包含left>right //因为归并是分两块,最小的情况就是两个数分成各一个,不存在越界的情况 //但是此题有空数组的案例,所以一开始left=0,right=-1,要考虑在内 { return; } //1、选择中间点划分区间 int mid = (right - left) / 2 + left; //将数组分成两块:[left, mid] [mid + 1, right] //2、把左右区间排序 mergesort(nums, left, mid); mergesort(nums, mid + 1, right); //3、判断两个有序数组一左一右的逆序对个数,并且将两个数组合并成一个有序数组 int cur1 = left, cur2 = mid + 1, i = 0; //(1)将数组排成升序的思路: while(cur1 <= mid && cur2 <= right) { if(nums[cur1] <= nums[cur2]) { tmp[i++] = nums[cur1++]; } else { //当第一次遇见nums[cur1] > nums[cur2],说明[cur1, mid]区间所有值都大于nums[cur2] //计算当前nums[cur2]的逆序对个数 count += mid - cur1 + 1; tmp[i++] = nums[cur2++]; } } //(2)将数组排成降序的思路: // while(cur1 <= mid && cur2 <= right) // { // if(nums[cur1] > nums[cur2]) // { // count += right - cur2 + 1; // tmp[i++] = nums[cur1++]; // } // else // { // tmp[i++] = nums[cur2++]; // } // } //处理还没有排序的剩余部分 while(cur1 <= mid) { tmp[i++] = nums[cur1++]; } while(cur2 <= right) { tmp[i++] = nums[cur2++]; } //将两个数组有序合并到tmp中后,再还原给原数组nums对应部分位置 for(int i = left; i <= right; i++) { nums[i] = tmp[i - left]; //tmp数组每次都是以开头下标0的位置合并两个数组 } } };

算法总结及流程解析:

结束语

      到此,47.归并排序,48.数组中的逆序对 这两道算法题就讲解完了。 归并排序采用分治思想,先将数组不断二分至单个元素,再通过有序合并操作完成排序,时间复杂度为O(nlogn)。希望大家能有所收获!

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AI Skills:从低代码工作流到“包管理”生态的范式跃迁

AI Skills:从低代码工作流到“包管理”生态的范式跃迁 作者: zs 日期: 2026年1月30日 摘要 我们正处于一个关键的时代转折点,AI 代理的能力正在经历一场深刻的范式变革。这场变革的核心,是将 AI 的能力从封闭、孤立的工具集,转化为一套开放、可互操作的 Skills(技能) 生态系统。本文将追溯 Skills 的演进脉络:从 Coze 和 Dify 等低代码平台中工作流的原始形态,到 Anthropic 推动 Model Context Protocol (MCP) 实现标准化,最终由 Vercel 推出 skills.sh 目录,构建起类似 npm 的分布式“包管理”分发机制。

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【机器人】具身导航 VLN 最新论文汇总 | Vision-and-Language Navigation

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