剖析LeetCode 170:将逆序数吞噬的黑洞
2023-09-17 03:58:48
在 LeetCode 170 中征服逆序数:一个完整的指南
摘要:
在本文中,我们将踏上征服 LeetCode 170 的旅程,深入探讨逆序数的奥秘,并揭开归并排序算法的强大力量。我们将逐步解剖问题,并提供清晰易懂的代码实现,帮助你掌握逆序数的精髓,并轻松解决 LeetCode 170。
什么是逆序数?
想象一下一个有序的数组,突然有一个淘气的元素跳到了错误的位置。当一个元素比它右侧所有元素都大时,它就被称为逆序数。在 LeetCode 170 中,我们的任务是计算数组中逆序数的总数。
归并排序:逆序数的秘密武器
归并排序算法以其分治和征服的策略而闻名,对于解决 LeetCode 170 问题,它是一个理想的选择。它的工作原理如下:
- 分治: 将数组拆分成更小的部分,直到每个部分只有一个元素。
- 征服: 使用归并操作将较小的有序部分合并成更大的有序部分。
- 合并: 在这个合并步骤中,我们利用双指针技术来识别逆序数并累加总数。
双指针技巧:逆序数的计数器
双指针技巧是一种强大的算法,它使用两个指针来遍历数组并进行比较。在 LeetCode 170 中,我们使用双指针来识别满足逆序数定义的元素对。
代码实现:
class Solution {
public int reversePairs(int[] nums) {
return mergeSort(nums, 0, nums.length - 1);
}
private int mergeSort(int[] nums, int start, int end) {
if (start >= end) {
return 0;
}
int mid = (start + end) / 2;
int leftCount = mergeSort(nums, start, mid);
int rightCount = mergeSort(nums, mid + 1, end);
int[] merged = new int[end - start + 1];
int left = start;
int right = mid + 1;
int count = 0;
for (int i = 0; i < merged.length; i++) {
if (left > mid) {
merged[i] = nums[right++];
} else if (right > end) {
merged[i] = nums[left++];
} else if (nums[left] <= nums[right]) {
merged[i] = nums[left++];
} else {
merged[i] = nums[right++];
count += mid - left + 1;
}
}
for (int i = 0; i < merged.length; i++) {
nums[start + i] = merged[i];
}
return leftCount + rightCount + count;
}
}
复杂性分析:
归并排序的时间复杂度为 O(n log n),其中 n 是数组的大小。这是因为分治过程将问题分解成较小的部分,合并过程将这些部分重新组合成一个有序的数组。
结论:
通过理解逆序数的概念并掌握归并排序算法,我们已经征服了 LeetCode 170。这不仅是一个解决 LeetCode 问题的技巧,也是一个扩展你算法知识的绝佳机会。继续练习,祝你征服未来的 LeetCode 挑战!
常见问题解答:
-
什么是逆序数?
答:当一个元素比它右侧所有元素都大时,它就被称为逆序数。 -
为什么归并排序是解决 LeetCode 170 的理想选择?
答:因为归并排序在合并过程中可以方便地计算逆序数。 -
双指针技巧如何帮助计算逆序数?
答:双指针通过比较相邻元素来识别和累加满足逆序数定义的元素对。 -
归并排序的时间复杂度是多少?
答:O(n log n) -
我可以练习 LeetCode 170 问题的其他资源有哪些?
答:LeetCode 官方网站、LeetCode 讨论论坛和各种在线教程都是练习的宝贵资源。