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剑指offer数组中的逆序对JavaScript

题目形容:在数组中的两个数字,假如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。解法1:暴力法(TLE)直接双重循环,挨个检查

题目形容:在数组中的两个数字,假如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。

解法 1: 暴力法(TLE)

直接双重循环,挨个检查能否为逆序对。代码实现比较简单:

/** * @param {number[]} nums * @return {number} */var reversePairs = function(nums) { let res = 0; const length = nums.length; for (let i = 0; i nums[j] && ++res; } } return res;};

时间复杂度是O(N^2)。在 leetcode 上会 TLE,无法通过(毕竟这是道标注「困难」的题目)。

解法 2: 归并排序(正确解法)

这题的正确解法是要借助归并排序的思路,在归并的过程中,快速统计逆序对。这种解法比较难想到,但是应用归并排序的题目真的不多,所以这题很有研究和收藏意义。

核心的处理逻辑都封装在 findInversePairNum 函数中。它的职能就是统计数组arr[start, end]范围中的逆序对,并且统计完后,arr[start, end]范围中的元素会被排序(这点和归并排序的过程一样)。

那么函数又是如何快速统计逆序对的呢?大体过程如下:

  • 递归调用,拿到左子数组和右子数组的逆序对(此时,左子数组和右子数组也都排序完成了)
  • 指针 i 和 j 分别指向左子数组和右子数组的最右侧,此时会有 2 种情况:
    • arr[i] > arr[j]:那么说明arr[i]大于右子数组中所有元素,逆序对添加j - start - length,向左边移动指针 i
    • arr[i] <= arr[j]: 对arr[i]来说,不存在逆序对,向左边移动指针 j
  • i 和 j 遍历完各自数组后,最后返回逆序对之和就可

代码实现如下:

// ac地址:https://leetcode-cn.com/problems/shu-zu-zhong-de-ni-xu-dui-lcof/// 原文地址:https://xxoo521.com/2020-03-12-reverse-pairs//** * @param {number[]} nums * @return {number} */var reversePairs = function(nums) { return findInversePairNum(nums, 0, nums.length - 1);};/** * @param {number[]} arr * @param {number} start * @param {number} end */function findInversePairNum(arr, start, end) { if (start >= end) return 0; const copy = new Array(end - start + 1); const length = Math.floor((end - start) / 2); // 左数组长度 const leftNum = findInversePairNum(arr, start, start + length); const rightNum = findInversePairNum(arr, start + length + 1, end); let i = start + length; let j = end; let copyIndex = end - start; let num = 0; while (i >= start && j >= start + length + 1) { if (arr[i] > arr[j]) { num += j - start - length; copy[copyIndex--] = arr[i--]; } else { copy[copyIndex--] = arr[j--]; } } while (i >= start) { copy[copyIndex--] = arr[i--]; } while (j >= start + length + 1) { copy[copyIndex--] = arr[j--]; } for (let k = start; k <= end; ++k) { arr[k] = copy[k - start]; } return num + leftNum + rightNum;}

时间复杂度是O(NlogN),空间复杂度是O(N)。假如还是觉得不好了解,可以以数组 7、5、6、4 为例,按照前面过程,手动计算一下。

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