《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

《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

🔥小叶-duck个人主页

❄️个人专栏《Data-Structure-Learning》

《C++入门到进阶&自我学习过程记录》《算法题讲解指南》--优选算法

未择之路,不须回头
已择之路,纵是荆棘遍野,亦作花海遨游


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!

Read more

Flutter for OpenHarmony:built_collection 高性能不可变集合(Builder 模式实现极致内存优化) 深度解析与鸿蒙适配指南

Flutter for OpenHarmony:built_collection 高性能不可变集合(Builder 模式实现极致内存优化) 深度解析与鸿蒙适配指南

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net 前言 在 Flutter 开发中,State Management (状态管理) 的核心原则通常是 Immutability (不可变性)。 如果我们直接修改 List 或 Map 的内容,FrameWork 可能检测不到变化,导致 UI 不刷新。或者,因为引用传递(Reference Passing)导致多个组件共享同一个 Mutable List,产生难以追踪的副作用 Bug。 Dart 标准库的 List.unmodifiable 虽然能创建不可变列表,但每次修改都需要全量拷贝(toList()),性能开销大(O(N))。 built_collection 是 Google 维护的一个高性能不可变集合库(它是

By Ne0inhk
Linux 进程间通信之命名管道(FIFO):跨进程通信的实用方案

Linux 进程间通信之命名管道(FIFO):跨进程通信的实用方案

🔥草莓熊Lotso:个人主页 ❄️个人专栏: 《C++知识分享》《Linux 入门到实践:零基础也能懂》 ✨生活是默默的坚持,毅力是永久的享受! 🎬 博主简介: 文章目录 * 前言: * 一. 命名管道核心概念:什么是 FIFO? * 1.1 命名管道的定义 * 1.2 命名管道的核心特性 * 1.3 命名管道和匿名管道的区别与联系 * 二. 命名管道的创建方式 * 2.1 命令行创建(mkfifo 命令) * 2.2 代码创建(mkfifo 函数) * 三. 命名管道的打开规则(关键!) * 四. 命名管道实战案例 * 4.1 案例 1:命名管道实现文件拷贝 * 4.1.

By Ne0inhk
Flutter 组件 sw 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭高性能微服务路由架构、实现鸿蒙端 HTTP 流量语义分发与逻辑守卫方案

Flutter 组件 sw 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭高性能微服务路由架构、实现鸿蒙端 HTTP 流量语义分发与逻辑守卫方案

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 组件 sw 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭高性能微服务路由架构、实现鸿蒙端 HTTP 流量语义分发与逻辑守卫方案 前言 在鸿蒙(OpenHarmony)生态的分布式业务网关、多端协同数据中转站以及需要实现极端细粒度接口管控的各种后端闭环应用开发中,“请求路由的执行效率与逻辑灵活性”是决定系统能否支撑起高并发访问请求的命门所在。面对包含上百个动态参数的 RESTful API 契约、需要针对鸿蒙手机、自研设备等不同终端执行差异化鉴权的复杂路由逻辑。如果仅仅依靠原始的 if-else 显式判定或性能低下的线性字符串匹配。不仅会导致路由分发的延迟随着接口数量增加而呈指数级上升,更会因为缺乏一套工业级的“语义化(Semantic)”路由映射规范。引发严重的服务逻辑归属混乱与权限越界风险。 我们需要一种“语义分发、匹配自洽”的路由艺术。 sw(在 Shelf 生态中常指高效的 Switch/Router 增强件)是一套专注于实现极致性能与

By Ne0inhk
Flutter 组件 mock_client 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭 HTTP 协议级测试模拟、实现鸿蒙端离线环境下的接口断言与质量门禁方案

Flutter 组件 mock_client 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭 HTTP 协议级测试模拟、实现鸿蒙端离线环境下的接口断言与质量门禁方案

欢迎加入开源鸿蒙跨平台社区:https://openharmonycrossplatform.ZEEKLOG.net Flutter 组件 mock_client 的适配 鸿蒙Harmony 实战 - 驾驭 HTTP 协议级测试模拟、实现鸿蒙端离线环境下的接口断言与质量门禁方案 前言 在鸿蒙(OpenHarmony)生态的大型分布式政务办公系统、极繁金融交易内核以及对交互逻辑边界有极致审计要求的各种工业级应用开发中,“测试的确定性”是架构设计的定海神针。面对包含多级鉴权、动态速率限制(Rate Limiting)且环境依赖极重的后端 API。如果仅仅依靠真实的沙箱网络环境进行逻辑验收。那么不仅会导致测试套件由于网络波动引发由于非预期超时导致的频繁“假失败(Flaky Tests)”,更会因为无法模拟极端错误分位(如:服务器 500 时特定的 Payload 反馈)产生严重的代码覆盖率黑洞。 我们需要一种“契约自洽、逻辑伪造”的协议审计艺术。 mock_client(通常作为

By Ne0inhk