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            1. 逆序數(shù)

            所謂逆序數(shù),就是指一個序列S[i],統(tǒng)計處于序列的每個數(shù)的比這個數(shù)大并且排在它前面的數(shù)的數(shù)目,然后對于所有數(shù),把這個數(shù)目加起來求和就是了。
            比如 4 3 1 2
            4第一個,所以數(shù)目為0
            3的前面是4,大于3的數(shù)目為1
            1的前面是4 3 ,大于1的數(shù)目為2
            2的前面是4 3 1,大于2的數(shù)目為2
            所以逆序數(shù)為1+2+2 = 5

            求逆序數(shù)的兩種方法
            常規(guī)方法是按照逆序數(shù)的規(guī)則做,結(jié)果復(fù)雜度是O(n*n),一般來說,有兩種快速的求逆序數(shù)的方法
            分別是歸并排序和樹狀數(shù)組法


            2. 歸并排序 
            歸并排序是源于分而治之思想,詳細的過程可以查閱其他資料,總體思想是劃分一半,各自排好序后將兩個有序序列合并起來。

            如何修改歸并排序求逆序數(shù)?
            首先我們假設(shè)兩個有序序列 a[i]和b[i],當合并時:
            由于a[i]已是有序,所以對于a[i]的各個元素來說,排在它前面且比它大的數(shù)目都是0
            當b[i]中含有比a[i]小的元素時,我們必然將b[i]元素插到前面,那么就是說,在b[i]原先位置到該插的位置中,所有數(shù)都比b[i]大且排在它前面
            所以這是b[i]的數(shù)目為新插入位置newPos - 原來位置oldPos

            那么對于一半的序列又怎么做呢?我們知道,歸并排序會繼續(xù)向下遞歸,而遞歸完成返回后將是兩組有序的序列,并且拿到局部的逆序數(shù),
            所以在Merge函數(shù)中添加這一計數(shù)操作即可

             

            代碼示例如下:
            int L[M];
            int R[M];

            const int Max = 1 <<30;
            __int64 change = 0;

            void Merge(int *data,int left,int divide,int right)
            {
                int lengthL = divide - left;
                int lengthR = right - divide;
                
                for(int i = 0; i < lengthL; ++i)
                {
                    L[i] = data[left + i];
                }
                for(int i = 0; i < lengthR; ++i)
                {
                    R[i] = data[divide + i];
                }
                L[lengthL] = R[lengthR] = Max;
                int i = 0;
                int j = 0;
                for(int k = left; k < right; ++k)
                {
                    if(L[i] <= R[j])
                    {
                        data[k] = L[i];
                        ++i;
                    }
                    else 
                    {
                        change += divide - i - left ;
                        data[k] = R[j];
                        ++j;
                    }
                }

            }

            void MergeSort(int *data,int left,int right)
            {
                if(left < right -1)
                {
                    int divide = (left + right)/2;
                    MergeSort(data,left,divide);
                    MergeSort(data,divide,right);
                    Merge(data,left,divide,right);
                }
            }

            3. 樹狀數(shù)組
            求逆序數(shù)的另外一種方法是使用樹狀數(shù)組
            對于小數(shù)據(jù),可以直接插入樹狀數(shù)組,對于大數(shù)據(jù),則需要離散化,所謂離散化,就是將
            100 200 300 400 500 ---> 1 2 3 4 5

            這里主要利用樹狀數(shù)組解決計數(shù)問題。

            首先按順序把序列a[i]每個數(shù)插入到樹狀數(shù)組中,插入的內(nèi)容是1,表示放了一個數(shù)到樹狀數(shù)組中。
            然后使用sum操作獲取當前比a[i]小的數(shù),那么當前i - sum則表示當前比a[i]大的數(shù),如此反復(fù)直到所有數(shù)都統(tǒng)計完,
            比如
            4 3 1 2 
            i = 1 : 插入 4 : update(4,1),sum(4)返回1,那么當前比4大的為 i - 1 = 0;
            i = 2 : 插入 3 : update(3,1),sum(3)返回1,那么當前比3大的為 i - 1 = 1;
            i = 3 : 插入 1 : update(1,1),sum(1)返回1,那么當前比1大的為 i - 1 = 2;
            i = 4 : 插入 2 : update(2,1),sum(2)返回2,那么當前比2大的為 i - 2 = 2;

            過程很明了,所以逆序數(shù)為1+2+2=5

            代碼示例如下:

            //樹狀數(shù)組
            __int64 sums[1005];
            int len;

            inline int lowbit(int t)
            {
                return t & (t^(t-1)); 
            }

            void update(int _x,int _value)
            {
                while(_x <= len)
                {
                    sums[_x] += _value;
                    _x += lowbit(_x);
                }
            }

            __int64 sum(int _end)//get sum[1_end]
            {
                __int64 ret = 0;
                while(_end > 0)
                {
                    ret += sums[_end];
                    _end -= lowbit(_end);
                }
                return ret;
            }

            //求逆序數(shù)

            __int64 ret = 0;
            for (__int64 i = 0; i < k; ++i)
            {
                update(a[i],1);
                ret += (i+1) - sum(a[i]);
            }





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