如何用c++实现求解逆序对

可以使用归并排序的思想来求解逆序对。具体实现方法如下：

1. 将数组不断二分，直到每个子数组只有一个元素。
2. 对每个子数组进行排序。
3. 将相邻的两个子数组合并，并统计逆序对的数量。
4. 重复步骤3，直到整个数组排序完成。

具体实现细节可以参考相关的算法书籍或者网上的资料。

相关问题

分治算法求解逆序数对c++代码

以下是分治算法求解逆序数对的C代码：

#include <stdio.h>

int merge(int arr[], int temp[], int left, int mid, int right)
{
    int i, j, k;
    int count = 0;

    i = left; // 左半部分数组的起始位置
    j = mid + 1; // 右半部分数组的起始位置
    k = left; // 合并后数组的起始位置

    while (i <= mid && j <= right) {
        if (arr[i] <= arr[j]) {
            temp[k++] = arr[i++];
        } else {
            temp[k++] = arr[j++];
            count += mid - i + 1; // 统计逆序数对的个数
        }
    }

    while (i <= mid) {
        temp[k++] = arr[i++];
    }

    while (j <= right) {
        temp[k++] = arr[j++];
    }

    for (i = left; i <= right; i++) {
        arr[i] = temp[i];
    }

    return count;
}

int mergeSort(int arr[], int temp[], int left, int right)
{
    int mid, count = 0;

    if (left < right) {
        mid = (left + right) / 2;
        count += mergeSort(arr, temp, left, mid);
        count += mergeSort(arr, temp, mid + 1, right);
        count += merge(arr, temp, left, mid, right);
    }

    return count;
}

int main()
{
    int arr[] = { 1, 20, 6, 4, 5 };
    int temp[5];
    int count;

    count = mergeSort(arr, temp, 0, 4);

    printf("逆序数对的个数为：%d\n", count);

    return 0;
}

注意：这段代码并不是完整的，只是为了展示分治算法求解逆序数对的思路，实际使用时需要根据具体情况进行修改和完善。

给定一个整数数组 A=(a0，a1，…an-1)，若 i<j 且 ai>aj，则<ai，aj>就为一 个逆序对。例如数组（3，1，4，5，2）的逆序对有<3，1>，<3，2>，<4，2>， <5，2>。设计一个算法采用蛮力法求 A 中逆序对的个数即逆序数。设计算法用户输入求解逆序对的个数；C++代码

好的，以下是基于蛮力法的求解逆序对的 C++ 代码：

#include<iostream>
using namespace std;

int main(){
    int n, count = 0; // count 记录逆序对的个数
    cin>>n;
    int a[n];
    for(int i=0;i<n;i++)
        cin>>a[i];

    for(int i=0;i<n-1;i++)
        for(int j=i+1;j<n;j++)
            if(a[i]>a[j])
                count++;

    cout<<"逆序对的个数为："<<count<<endl;
    return 0;
}

在这个算法中，我们先读入整数数组，然后使用两层循环，枚举所有可能的数对，如果发现逆序对就将计数器 count 加 1。最后输出 count 即可。

需要注意的是，这种算法的时间复杂度为 O(n^2)，当数组规模较大时效率会非常低下，因此不适合处理大型数据。如果需要处理大型数据，可以考虑使用更高效的算法，比如归并排序的思想。