每日一题[LeetCode 315]计算右侧小于当前元素的个数
每日一题[LeetCode 315]计算右侧小于当前元素的个数
发现leetcode的困难难度做起来还是需要点时间的（还是我太菜了），而且可能大多数人也不能接受，所以明天开始穿插做中等难度题目。
题目描述
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。
示例输入
[5,2,6,1]
示例输出
[2,1,1,0]
示例解释
5的右侧有2个更小的元素2和1。2的右侧仅有1个更小的元素1。6的右侧有1个更小的元素1。1的右侧有0个更小的元素。
题解
这题没有给数据范围，但是用脚想也知道不能暴力做（
）。
这题其实有多种解法，这里简单介绍三种解法。
1. 树状数组
如果你不熟悉这个数据结构的话，你只需要记住它的功能就行。
树状数组是一个数组，有两种操作。一个是对某个位置的元素加值或减值，一个是查询第一个位置到某个位置的元素之和。暴力的话每次查询操作复杂度都是
，而树状数组可以做到
。
具体细节不介绍了，有现成的模板，会用就行了。
有了这等好东西，就可以把问题这么转化了：新建一个数组bit，其中bit[i]表示i这个数出现的次数。从右边最后一个数开始向左遍历，每遇到一个数nums[i]，就把bit[nums[i]]加1，表示这个数多了一个。然后查询bit[0]到bit[nums[i]-1]中的所有次数之和，就表明了当前时刻有多少数比nums[i]小。这一步查询操作正好用到树状数组，最后总的时间复杂度为
。
2. 归并排序
归并排序算法想必大家应该很熟悉了。就是将数组划分为左右两个长度相等的子数组，然后分别递归排序，得到左右两个有序的子数组。然后就是合并了，只要用两个头指针，分别指着两个子数组的开头，然后分别向右移动合并就行了。
那么在这题中怎么用呢？假设左右两个子数组为a[l],...,a[m]和a[m+1],...,a[r]，头指针分别为i=l和j=m+1。然后开始合并，首先j向右移动，直到a[j]>=a[i]，也就是在右半部分子数组中找到所有小于a[i]的数。然后把这些数依次放入临时数组中，并得到结论：右半部分子数组中比a[i]小的数有j - m - 1个。然后把a[i]也推进临时数组里，重复进行上述过程，直到i>m。最后如果右半部分数组还剩一些数，说明它们是最大的，推入临时数组就行了，最后把临时数组里的数复制进原数组，这部分就排好序了。
要注意的是排序后原来的下标会丢失，所以用一个pair类型保存每一个数和它原来的下标。
3. 二叉搜索树
这种方法也很显然。从最右边一个数开始构建二叉搜索树，结点保存这个数和右边比它小的数的数量。如果新插入一个数，就插入到二叉搜索树中，沿途记得要更新经过的每个结点的数量。如果经过一个结点，并且插入的数比结点的数小，那么就在左子树中继续寻找插入位置，并且结点数量加1。如果插入的数比结点的数大，那么就在右子树中寻找，并且插入的数对应的答案加上该结点的数量。
具体这里就不实现了，主要考察的是数据结构，不想写了。。。
代码
1. 树状数组
class Solution {
public:
static const int MAXN = 100000;
int bit[MAXN], x[MAXN], y[MAXN];
vector<int> countSmaller(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
for (int i = 0; i < n; ++i) {
x[i] = y[i] = nums[i];
}
sort(y, y + n);
int len = unique(y, y + n) - y;
for (int i = 0; i < n; ++i) {
x[i] = lower_bound(y, y + len, x[i]) - y + 1;
}
memset(bit, 0, sizeof bit);
vector<int> res;
for (int i = n-1; i >= 0; --i) {
res.push_back(sum(x[i]-1));
add(x[i], 1);
}
reverse(res.begin(), res.end());
return res;
}
int lowbit(int x) {
return x&(-x);
}
void add(int i, int x) {
while (i < MAXN) {
bit[i] += x;
i += lowbit(i);
}
}
void sub(int i, int x) {
while (i < MAXN) {
bit[i] -= x;
i += lowbit(i);
}
}
int sum(int i) {
int s = 0;
while (i > 0) {
s += bit[i];
i -= lowbit(i);
}
return s;
}
};
2. 归并排序
class Solution {
public:
static const int MAXN = 100000;
int cnt[MAXN];
pair<int, int> x[MAXN], y[MAXN];
vector<int> countSmaller(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
for (int i = 0; i < n; ++i) {
x[i] = make_pair(nums[i], i);
}
memset(cnt, 0, sizeof cnt);
merge_sort(0, n-1);
vector<int> res(cnt, cnt+n);
return res;
}
void merge_sort(int l, int r) {
if (l >= r) return;
int m = (l + r) >> 1;
merge_sort(l, m);
merge_sort(m+1, r);
int idl = l, idr = m + 1, idx = l;
while (idl <= m) {
while (idr <= r && x[idr].first < x[idl].first) {
y[idx++] = x[idr];
idr++;
}
cnt[x[idl].second] += idr - m - 1;
y[idx++] = x[idl];
idl++;
}
for (int i = l; i < idr; ++i) {
x[i] = y[i];
}
}
};腾讯云开发者
