leetcode315 计算右侧小于当前元素的个数

1. 采用归并排序计算逆序数组对的方法来计算右侧更小的元素 time O(nlogn);
计算逆序对可以采用两种思路:
a. 在左有序数组元素出列时计算右侧比该元素小的数字的数目为 cnt=r-mid-1; 右有序数组出列完成后cnt=end-mid;
b. 在右有序数组元素出列时计算左侧比该元素大的数字的数目为 cnt=mid-l+1; 左有序数组出列完成后cnt=0;
但是只有python 和java, 补充C++代码;
C++ code:
class Solution {
public:
void merge(vector<int>& nums, vector<int>& indexs,vector<int>& counts,int start, int mid, int end){
//在左有序数组出列时计算右有序数组中比当前数字小的
vector<int> tmps;//存储临时的index;
int l=start;
int r=mid+;
while(l<=mid && r<=end){
if(nums[indexs[l]]<=nums[indexs[r]]){
tmps.push_back(indexs[l]);
counts[indexs[l]]+=r-mid-;
l++;
}else{
tmps.push_back(indexs[r]);
r++;
}
}
while(l<=mid){
tmps.push_back(indexs[l]);
counts[indexs[l]]+=end-mid;
l++;
}
while(r<=end){
tmps.push_back(indexs[r]);
r++;
}
for(int i=;i<tmps.size();i++){
indexs[start+i]=tmps[i];
}
}
void mergesort(vector<int>& nums, vector<int>& indexs, vector<int>& counts,int start, int end){
if(start>=end) return;
int mid=start+(end-start)/;
mergesort(nums,indexs,counts,start,mid);
mergesort(nums,indexs,counts,mid+,end);
if(nums[indexs[mid]]>nums[indexs[mid+]])
merge(nums,indexs,counts,start,mid,end);
}
vector<int> countSmaller(vector<int>& nums) {
//归并排序计算 time nlogn
int len=nums.size();
vector<int> counts(len,);
vector<int> indexs(len,);
for(int i=;i<len;i++){
indexs[i]=i;
}
mergesort(nums,indexs,counts,,len-);
return counts;
}
};
可以采用一个全局的tmps临时数组而不是每次都中转;然后合并l<mid 与 (nums[indexs[l]]<=nums[indexs[r]]),简化代码如下:
class Solution {
public:
void merge(vector<int>& nums, vector<int>& indexs, vector<int>& counts, vector<int>& tmps, int start, int mid, int end){
int l=start;
int r=mid+;
for(int i=start;i<=end;i++){
if(r>end || ((l<=mid)&&(nums[indexs[l]]<=nums[indexs[r]]))){
tmps[i]=indexs[l];
counts[indexs[l]]+=r-mid-;
l++;
}else{
tmps[i]=indexs[r++];
}
}
for(int i=start;i<=end;i++){
indexs[i]=tmps[i];
}
}
void mergesort(vector<int>& nums, vector<int>& indexs, vector<int>& counts, vector<int>& tmps, int start, int end){
if(start>=end) return;
int mid=start+(end-start)/;
mergesort(nums,indexs,counts,tmps,start,mid);
mergesort(nums,indexs,counts,tmps,mid+,end);
merge(nums,indexs,counts,tmps,start,mid,end);
}
vector<int> countSmaller(vector<int>& nums) {
//可以借鉴利用归并排序统计逆序对数,
int len=nums.size();
if(len==) return {};
vector<int> indexs,counts,tmps;
for(int i=;i<len;i++){
indexs.push_back(i),counts.push_back(),tmps.push_back();
}
mergesort(nums,indexs,counts,tmps,,len-);
return counts;
}
};
2. 对O(n2)的暴力搜索进行改进:
倒序遍历,用一个数组sorted_nums记录当前元素右边的元素排序后的结果,每次用二分查找寻找新元素插入位置,并且得到right为counts的结果;
time O(n(n+logn))但是要比归并排序慢十倍,是因为vector插入元素的关系?
C++ code:
class Solution {
public:
vector<int> countSmaller(vector<int>& nums) {
//暴力搜索,但是是从末尾计算,且将计算过的数排序存储,便于使用二分查找;
vector<int> sorted_nums, res;
for(int i=nums.size()-;i>=;i--){
int left=;
int right=sorted_nums.size();//这样mid索引不会出界,因为mid总是小于sorted_nums的长度的
//寻找nums[i]插入的位置,即比nums[i]大得第一个元素的位置;
while(left<right){
int mid=left+(right-left)/;
if(sorted_nums[mid]>=nums[i]){
right=mid;
}else{
left=mid+;
}
}
res.push_back(right);
sorted_nums.insert(sorted_nums.begin()+right,nums[i]);
}
reverse(res.begin(),res.end());
return res;
}
};
leetcode315 计算右侧小于当前元素的个数的更多相关文章
- [Swift]LeetCode315. 计算右侧小于当前元素的个数 | Count of Smaller Numbers After Self
You are given an integer array nums and you have to return a new countsarray. The counts array has t ...
- Leetcode 315.计算右侧小于当前元素的个数
计算右侧小于当前元素的个数 给定一个整数数组 nums,按要求返回一个新数组 counts.数组 counts 有该性质: counts[i] 的值是 nums[i] 右侧小于 nums[i] 的元 ...
- Java实现 LeetCode 315 计算右侧小于当前元素的个数
315. 计算右侧小于当前元素的个数 给定一个整数数组 nums,按要求返回一个新数组 counts.数组 counts 有该性质: counts[i] 的值是 nums[i] 右侧小于 nums[i ...
- [Leetcode]315.计算右侧小于当前元素的个数 (6种方法)
链接 给定一个整数数组 nums,按要求返回一个新数组 counts.数组 counts 有该性质: counts[i] 的值是 nums[i] 右侧小于 nums[i] 的元素的数量. 示例: 输 ...
- 315 Count of Smaller Numbers After Self 计算右侧小于当前元素的个数
给定一个整型数组 nums,按要求返回一个新的 counts 数组.数组 counts 有该性质: counts[i] 的值是 nums[i] 右侧小于nums[i] 的元素的数量.例子:给定 nu ...
- 萌新笔记——Cardinality Estimation算法学习(一)(了解基数计算的基本概念及回顾求字符串中不重复元素的个数的问题)
最近在菜鸟教程上自学redis.看到Redis HyperLogLog的时候,对"基数"以及其它一些没接触过(或者是忘了)的东西产生了好奇. 于是就去搜了"HyperLo ...
- Cardinality Estimation算法学习(一)(了解基数计算的基本概念及回顾求字符串中不重复元素的个数的问题)
最近在菜鸟教程上自学redis.看到Redis HyperLogLog的时候,对“基数”以及其它一些没接触过(或者是忘了)的东西产生了好奇. 于是就去搜了“HyperLogLog”,从而引出了Card ...
- [LeetCode] Count of Smaller Numbers After Self 计算后面较小数字的个数
You are given an integer array nums and you have to return a new counts array. The counts array has ...
- MATLAB 统计不同区间中元素的个数
使用 find 命令: x = :;%生成数组 k = find( x > & x < );%查找大于2小于5的元素的数组下标 size(k,) %统计的元素的个数
随机推荐
- U盘加载速度慢的解决方法
在日常的生活和工作中,我们经常用U盘存储一些文件和程序.然而,一些朋友发现U盘有时候在使用过程中的识别加载速度非常缓慢.是U盘出故障了吗?其实不尽然,下面就为大家分享一下如何快速解决U盘加载缓慢的方法 ...
- collections:内建模块,提供额外的集合类
介绍 collections里面包含了很多除了内置类型之外的数据类型,我们使用它们有时可以很方便的完成一系列操作 ChainMap:搜索多个字典 from collections import Cha ...
- BLE 5协议栈-主机控制接口(HCI)
文章参考自:http://www.sunyouqun.com/2017/04/page/3/ .https://www.cnblogs.com/yuqilihualuo/p/9790164.html ...
- python函数:函数参数、对象、嵌套、闭包与名称空间、作用域
今天的内容整理共有5部分 一.命名关键字参数 二.函数对象 三.函数的嵌套 四.名称空间与作用域 五.闭包函数 一.命名关键字参数 # 命名关键字参数: 在定义函数时,*与**之间参数称之为命名关键字 ...
- Tomcat 启动卡在 Root WebApplicationContext: initialization completed in
tomcat 启动一直卡在 Root WebApplicationContext: initialization completed in 重启了很多次,更换jdk版本,tomcat版本都不行. to ...
- @font-face字图标问题
链接:http://www.exp99.com/htmlcss/htmlcss_229.html
- bug的全部
BUG 的生命周期 BUG 的生命周期 Bug-->软件程序的漏洞或缺陷 Bug 的类型:代码错误.设计缺陷.界面优化.性能问题.配置相关.安装部署.安全相关.标准规划.测试脚本....其他(功 ...
- golang 系列学习(-) 数据类型
数据类型的出现 在的编程语言中,数据类型用于声明函数和变量,数据类型的出现是为了要把数据分成数据所需要内存大小的不同数据,编程时需要什么样的内存就申请什么样的内存.就可以充分的利用内存,更好的霸控程序 ...
- Spring事务源码分析
首先看例子,这例子摘抄自开涛的跟我学spring3. @Test public void testPlatformTransactionManager() { DefaultTransactionDe ...
- mysqltuner对数据库的优化
主要用于对mysql配置及my.cnf配置检查,提供详细信息,为进一步优化mysql做参考. 下载地址: (1)http://mysqltuner.com/ (2)脚本获取# wget -c http ...