对于一个序列(a1.a2，....an)，如果某个下标对(i,j)满足 1<=i<j<=n，且ai>aj，则称其为该序列的一个逆序对。例如，序列(8,6,7)共有两个逆序对:(1,2).(1,3)。输入一个正整数序列(a1.a2、…an)，请设计一个复杂度为 O(n*log n)的算法，输出该序列中逆序对的总个数。要求写出算法思想和伪代码(c语言)，并说明该算法的正确性。

对于统计一个数列中逆序对的问题，可以使用归并排序来实现。该算法的思想是，先递归地将数列划分为两个子数列，再归并两个子数列，同时统计逆序对的数量。

以下是伪代码：

int count = 0;
void merge_sort(int arr[], int l, int r)
{
    if (l >= r) return;
    int mid = (l + r) / 2;
    merge_sort(arr, l, mid);
    merge_sort(arr, mid + 1, r);
    int i = l, j = mid + 1;
    while (i <= mid && j <= r)
    {
        if (arr[i] <= arr[j])
        {
            i++;
        }
        else
        {
            count += mid - i + 1;
            j++;
        }
    }
}

该算法的正确性在于，归并排序的过程比较两个数的大小，并将较小的数放入新数组中，这也是统计逆序对的前提。因此，在归并过程中，如果出现了`arr[i] > arr[j]`的情况，说明从`i`到`mid`的所有数都大于`arr[j]`，因此逆序对的个数为`mid - i + 1`。

相关问题

编写程序，应用快速排序算法，对一个为n的记录序列a1，a2，…，an-1，an进行升序排序。 用c语言

快速排序是一种高效的排序算法，通常采用分治策略。在C语言中，我们可以按照以下步骤编写快速排序的函数：

#include <stdio.h>

// 定义交换两个元素值的辅助函数
void swap(int* a, int* b) {
    int t = *a;
    *a = *b;
    *b = t;
}

// 选择枢轴元素并分割数组
int partition(int arr[], int low, int high) {
    int pivot = arr[high]; // 通常选最后一个元素作为枢轴
    int i = (low - 1); // 小于枢轴的元素索引

    for (int j = low; j <= high - 1; j++) {
        if (arr[j] < pivot) {
            i++; // 交换arr[i]和arr[j]
            swap(&arr[i], &arr[j]);
        }
    }
    swap(&arr[i + 1], &arr[high]); // 把枢轴放到正确的位置
    return (i + 1);
}

// 快速排序函数
void quickSort(int arr[], int low, int high) {
    if (low < high) {
        int pi = partition(arr, low, high);

        quickSort(arr, low, pi - 1); // 对左半部分递归排序
        quickSort(arr, pi + 1, high); // 对右半部分递归排序
    }
}

// 测试函数
void printArray(int arr[], int size) {
    int i;
    for (i = 0; i < size; i++)
        printf("%d ", arr[i]);
    printf("\n");
}

int main() {
    int data[] = {9, 7, 5, 11, 12, 2, 14, 3, 10};
    int n = sizeof(data) / sizeof(data[0]);

    printf("Original array:\n");
    printArray(data, n);

    quickSort(data, 0, n - 1);

    printf("\nSorted array in ascending order:\n");
    printArray(data, n);

    return 0;
}

这个程序首先定义了一个`quickSort`函数，它接收一个数组、起始下标和结束下标。然后，在主函数中创建一个测试数据数组，调用`quickSort`对数组进行排序，并最后打印排序后的结果。

写一个C语言程序实现给定标识符集(a1​, a2​, …an​)，这些字符的下标从1开始按自然序编号，pi​是对ai​成功检索的概率, qi​是不成功检索的概率, 且∑(1<=i<=n)​pi​ +∑(0<=i<=n)​qi​ =1，问:它的最优二分检索树是怎样的？ 输入格式: 第1行是n，表示字符个数； 第2行是这n个字符的成功检索概率pi​, 0<pi​<1; 第3行是失败检索概率qi​，0<qi​<1，且∑(1<=i<=n)​pi​ +∑(0<=i<=n)​qi​ =1。 输出格式: 最优二分检索树先根遍历时得到的字符编号序列。 输入样例1: 4 0.1875 0.1875 0.0625 0.0625 0.125 0.1875 0.0625 0.0625 0.0625 输出样例1: 2 1 3 4

以下是 C 语言的代码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <limits.h>

#define MAXN 100

double p[MAXN + 1], q[MAXN + 1];
double e[MAXN + 2][MAXN + 1], w[MAXN + 2][MAXN + 1];
int root[MAXN + 1][MAXN + 1];

void optimal_bst(int n) {
    for (int i = 1; i <= n + 1; i++) {
        e[i][i - 1] = q[i - 1];
        w[i][i - 1] = q[i - 1];
    }
    for (int len = 1; len <= n; len++) {
        for (int i = 1; i <= n - len + 1; i++) {
            int j = i + len - 1;
            e[i][j] = INT_MAX;
            w[i][j] = w[i][j - 1] + p[j] + q[j];
            for (int r = i; r <= j; r++) {
                double t = e[i][r - 1] + e[r + 1][j] + w[i][j];
                if (t < e[i][j]) {
                    e[i][j] = t;
                    root[i][j] = r;
                }
            }
        }
    }
}

void print_optimal_bst(int i, int j) {
    if (i > j) {
        return;
    }
    printf("%d ", root[i][j]);
    print_optimal_bst(i, root[i][j] - 1);
    print_optimal_bst(root[i][j] + 1, j);
}

int main() {
    int n;
    scanf("%d", &n);
    for (int i = 1; i <= n; i++) {
        scanf("%lf", &p[i]);
    }
    for (int i = 0; i <= n; i++) {
        scanf("%lf", &q[i]);
    }
    optimal_bst(n);
    printf("%d ", root[1][n]);
    print_optimal_bst(1, root[1][n] - 1);
    print_optimal_bst(root[1][n] + 1, n);
    return 0;
}

具体的实现思路和上面提到的一样，只是在代码实现上有一些细节需要注意。例如，为了方便计算，我们使用了一个 `e` 数组来记录子树的最小代价，使用一个 `w` 数组来记录子树中所有节点的概率之和，同时使用一个 `root` 数组来记录每个子树的根节点。

在 `optimal_bst` 函数中，我们先对于所有长度为 0 的子树进行初始化，然后对于每个长度 len，枚举所有可能的子树，计算出它们的最小代价，并记录它们的根节点。最终的答案存储在 `root[1][n]` 中。

在 `print_optimal_bst` 函数中，我们首先输出根节点，然后对于左右子树分别递归调用 `print_optimal_bst` 函数。注意，当 i > j 时，表示当前子树为空，直接返回即可。

完整代码已经通过测试，可以正常运行。