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  • POJ 2299 Ultra-QuickSort (树状数组 && 离散化&&逆序)

    题意 : 给出一个数n(n<500,000), 再给出n个数的序列 a1、a2.....an每一个ai的范围是 0~999,999,999  要求出当通过相邻两项交换的方法进行升序排序时需要交换的次数

    分析:其实经过一次模拟后,会发现奇妙的东西,这个排序都是按位置排的,最大要求到最大,最小要去到最小,转化思想这是一道求逆序对数的题目,答案就是逆序对数。

    这里数据过大999999999,数组无法开的了这么大,我们可以离散化,只记录相对大小。

    这里离散化有所不同,这里为了压时,用了空间换时间的方法. 前面的文章有讲到sum(i)表示前面有多少比这个小的数,可以sum(n)-sum(i), 这里有新知识就是sum(i)表示有多少小的数,那当前的总数是i,那大的数就是(i-sum(i)这也是求逆序对的方法,目测挺快的。

    1.解释为什么要有离散的这么一个过程?
        刚开始以为999.999.999这么一个数字,对于int存储类型来说是足够了。
        还有只有500000个数字,何必要离散化呢?
        刚开始一直想不通,后来明白了,后面在运用树状数组操作的时候,
        用到的树状数组C[i]是建立在一个有点像位存储的数组的基础之上的,
        不是单纯的建立在输入数组之上。
        比如输入一个9 1 0 5 4,那么C[i]树状数组的建立是在,
     
        数据:9 1 0 5 4  p[i].val
        编号:1 2 3 4 5  p[i].oder = i*************
        sort
        数据:0 1 4 5 9
        编号:3 2 5 4 1
        顺序:1 2 3 4 5
     
        a[p[i].编号] = 顺序号;**********************
        
        a[3] = 1<--0;
        a[2] = 2<--1;
        a[5] = 3<--4;
        a[4] = 4<--5;
        a[1] = 5<--9;
          
        a[]={ 5 2 1 4 3 }
     
        新号:1 2 3 4 5
        值  :
     
        下标 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
        数组 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1
        现在由于999999999这个数字相对于500000这个数字来说是很大的,
        所以如果用数组位存储的话,那么需要999999999的空间来存储输入的数据。
        这样是很浪费空间的,题目也是不允许的,所以这里想通过离散化操作,
        使得离散化的结果可以更加的密集。
        简言之就是开一个大小为这些数的最大值的树状数组
    2. 怎么对这个输入的数组进行离散操作?
       离散化是一种常用的技巧,有时数据范围太大,可以用来放缩到我们能处理的范围;
       因为其中需排序的数的范围0---999 999 999;显然数组不肯能这么大;
       而N的最大范围是500 000;故给出的数一定可以与1.。。。N建立一个一一映射;
       (1)当然用map可以建立,效率可能低点;
       (2)这里用一个结构体
       struct Node
       {
          int val,pos;
       }p[510000];和一个数组a[510000];
     
       其中val就是原输入的值,pos是下标;
       然后对结构体按val从小到大排序;
     
       此时,val和结构体的下标就是一个一一对应关系,
       而且满足原来的大小关系;
     
       for(i=1;i<=N;i++)
       a[p[i].pos]=i;
     
       然后a数组就存储了原来所有的大小信息;
       比如 9 1 0 5 4 ------- 离散后aa数组
       就是 5 2 1 4 3;
       具体的过程可以自己用笔写写就好了。
     
    3. 离散之后,怎么使用离散后的结果数组来进行树状数组操作,计算出逆序数?
        如果数据不是很大, 可以一个个插入到树状数组中,
        每插入一个数, 统计比他小的数的个数,
        对应的逆序为 i- sum( a[i] ),
        其中 i 为当前已经插入的数的个数,
        sum( a[i] )为比 a[i] 小的数的个数,
        i- sum( a[i] ) 即比 a[i] 大的个数, 即逆序的个数
        但如果数据比较大,就必须采用离散化方法
        假设输入的数组是9 1 0 5 4, 离散后的结果a[] = {5,2,1,4,3};
    在离散结果中间结果的基础上,那么其计算逆序数的过程是这么一个过程。
    1.输入5,   调用add(5, 1),把第5位设置为1
    1 2 3 4 5
    0 0 0 0 1
    计算1-5上比5小的数字存在么? 这里用到了树状数组的sum(5) = 1操作,
    现在用输入的下标1 -sum(5) = 0 就可以得到对于5的逆序数为0。
    2. 输入2, 调用add(2, 1),把第2位设置为1
    1 2 3 4 5
    0 1 0 0 1
    计算1-2上比2小的数字存在么? 这里用到了树状数组的sum(2) = 1操作,
    现在用输入的下标2 - sum(2) = 1 就可以得到对于2的逆序数为1。
    3. 输入1, 调用add(1, 1),把第1位设置为1
    1 2 3 4 5
    1 1 0 0 1
    计算1-1上比1小的数字存在么? 这里用到了树状数组的sum(1) = 1操作,
    现在用输入的下标 3 -sum(1) = 2 就可以得到对于1的逆序数为2。
    4. 输入4, 调用add(4, 1),把第5位设置为1
    1 2 3 4 5
    1 1 0 1 1
    计算1-4上比4小的数字存在么? 这里用到了树状数组的sum(4) = 3操作,
    现在用输入的下标4 - sum(4) = 1 就可以得到对于4的逆序数为1。
    5. 输入3, 调用add(3, 1),把第3位设置为1
    1 2 3 4 5
    1 1 1 1 1
    计算1-3上比3小的数字存在么? 这里用到了树状数组的sum(3) = 3操作,
    现在用输入的下标5 - sum(3) = 2 就可以得到对于3的逆序数为2。
    6. 0+1+2+1+2 = 6 这就是最后的逆序数
    分析一下时间复杂度,首先用到快速排序,时间复杂度为O(NlogN),
    后面是循环插入每一个数字,每次插入一个数字,分别调用一次add()和sum()
    外循环N, add()和sum()时间O(logN) => 时间复杂度还是O(NlogN)
    #include <iostream>
    #include <cstdio>
    #include <algorithm>
    using  namespace std;
    typedef  long  long  ll;
    const int N=5e5+10;
     
    struct  node{
      int val;
      int pos;
    }p[N];
     
    int n,bit[N],a[N];
     
    bool cmp(const node&a, const node& b){
      return a.val<b.val;
    }
     
    void add(int i){
      while(i<=n){
        bit[i]+=1;
        i+=i&-i;
      }
    }
     
    int sum(int i){
      int s=0;
      while(i>0){
        s+=bit[i];
        i-=i&-i;
      }
      return s;
    }
     
    void solve(){
      for(int i=1; i<=n; i++){
        scanf("%d",&p[i].val);
        p[i].pos=i;
      }
      sort(p+1,p+n+1,cmp);//排序
      for(int i=1; i<=n; i++)a[p[i].pos]=i;//离散化
      ll ans=0;
      for (int i=1; i<=n; i++) bit[i]=0;   //初始化树状数组
      for(int i=1; i<=n; i++){
        add(a[i]);
        ans+=i-sum(a[i]);
      }
      printf("%I64d
    ",ans);
    }
     
    int main(){
      while(~scanf("%d",&n)&&n){
        solve();
      }
      return 0;
    }
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    很好的boost学习资料
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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/shuaihui520/p/9119706.html
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