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【C++算法】49.分治_归并_计算右侧小于当前元素的个数

news 来源：原创 2025/8/22 19:29:25

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    • 题目链接：
    • 题目描述：
    • 解法
    • C++ 算法代码：
    • 图解

题目链接：

315. 计算右侧小于当前元素的个数

题目描述：

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解法

归并排序（分治）

当前元素的后面，有多少个比我小。（降序）

6a04400aebd905e678bac21f1ccb26b7

C++ 算法代码：

class Solution 
{vector<int> ret;        // 存储结果：每个元素右侧小于当前元素的个数vector<int> index;      // 记录 nums 中当前元素的原始下标，用于追踪元素位置int tmpNums[500010];    // 临时数组，用于归并排序中合并两个子数组int tmpIndex[500010];   // 临时数组，用于保存合并后的索引顺序
public:vector<int> countSmaller(vector<int>& nums) {int n = nums.size();ret.resize(n);      // 初始化结果数组大小，默认值都是0index.resize(n);    // 初始化索引数组大小// 初始化索引数组，记录每个元素的原始位置for(int i = 0; i < n; i++)index[i] = i;mergeSort(nums, 0, n - 1);  // 对整个数组进行归并排序return ret;  // 返回结果数组}void mergeSort(vector<int>& nums, int left, int right){if(left >= right) return;  // 基本情况：如果区间只有一个元素或为空，则直接返回// 1. 根据中间元素，划分区间int mid = (left + right) >> 1;  // 计算中间位置，相当于 (left + right) / 2// 2. 递归地处理左右两部分mergeSort(nums, left, mid);       // 排序左半部分mergeSort(nums, mid + 1, right);  // 排序右半部分// 3. 合并两个有序子数组，同时计算右侧小于当前元素的个数int cur1 = left, cur2 = mid + 1, i = 0;  // cur1指向左子数组，cur2指向右子数组，i遍历辅助数组while(cur1 <= mid && cur2 <= right)  // 当两个子数组都还有元素时{if(nums[cur1] <= nums[cur2])  // 如果左子数组当前元素小于等于右子数组当前元素{tmpNums[i] = nums[cur2];       // 将右子数组的元素放入临时数组tmpIndex[i++] = index[cur2++]; // 同时记录对应的原始索引}else  // 如果左子数组当前元素大于右子数组当前元素{// 核心逻辑：此时右子数组中从cur2到right的所有元素都小于当前的nums[cur1]ret[index[cur1]] += right - cur2 + 1;  // 将这些元素的数量累加到结果中tmpNums[i] = nums[cur1];       // 将左子数组的元素放入临时数组tmpIndex[i++] = index[cur1++]; // 同时记录对应的原始索引}}// 4. 处理剩余元素while(cur1 <= mid)  // 处理左子数组中剩余的元素{tmpNums[i] = nums[cur1];tmpIndex[i++] = index[cur1++];}while(cur2 <= right)  // 处理右子数组中剩余的元素{tmpNums[i] = nums[cur2];tmpIndex[i++] = index[cur2++];}// 5. 将临时数组中的元素复制回原数组for(int j = left; j <= right; j++){nums[j] = tmpNums[j - left];    // 更新原数组中的元素值index[j] = tmpIndex[j - left];  // 更新原数组中元素对应的原始索引}}
};

图解

例如：nums = [5, 2, 6, 1]

  1. 初始化:

    • ret = [0, 0, 0, 0] (结果数组，初始全为0)

    • index = [0, 1, 2, 3] (原始索引数组)

  2. 第一次划分:

    • 将 [5, 2, 6, 1] 分为 [5, 2] 和 [6, 1]

  3. 处理左半部分 [5, 2]:

    • 进一步划分为 [5] 和 [2]

    • 这些是单个元素，不再划分

    • 合并 [5] 和 [2] (降序合并):

      • 比较 5 和 2，5 > 2，nums[cur1] > nums[cur2]
      • ret[index[cur1]] += right - cur2 + 1;
      • 因为左边元素大，所以选择左边元素，ret 不变
      • 合并后，左半部分变为 [5, 2]，索引变为 [0, 1]

  4. 处理右半部分 [6, 1]:

    • 进一步划分为 [6] 和 [1]

    • 这些是单个元素，不再划分

    • 合并 [6] 和 [1] (降序合并):

      • 比较 6 和 1，6 > 1
      • 因为左边元素大，所以选择左边元素，ret 不变
      • 合并后，右半部分变为 [6, 1]，索引变为 [2, 3]

  5. 最后合并[5, 2] 和 [6, 1] (降序合并):

    • 比较 5 和 6: 5 <= 6，选择右侧元素6，ret 不变
    • 比较 5 和 1: 5 > 1，这时右子数组中只有1比5小，所以ret[index[cur1]] += right - cur2 + 1 → ret[0] += 3 - 3 + 1 → ret[0] = 1
    • 比较 2 和 1: 2 > 1，右子数组中只有1比2小，所以 ret[index[cur1]] += right - cur2 + 1 →ret[1] += 3 - 3 + 1 → ret[1] = 1

  6. 最终结果:

    • ret = [2, 1, 1, 0]

cc1bbde68ae421a0abb80e937adf99dd

dd78a1d53f223fd68ed1645ec085b2c5

3.第一次循环：while(cur1 <= mid && cur2 <= right)

cc777c3fb975c9588349d54785bb13e9

4.第二次循环：while(cur1 <= mid && cur2 <= right)

5db771f1da7e5699c902ef1ac77cd8d7

5.第三次循环：while(cur1 <= mid && cur2 <= right)

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6.处理剩余元素while(cur2 <= right)

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编程日记 2025/8/22 5:27:52

指纹浏览器技术架构解析：高并发批量注册业务的工程化实践——基于分布式指纹引擎与防关联策略的深度实现

一、技术背景与行业痛点 在跨境电商、广告投放、问卷调查等场景中&#xff0c;批量注册与多账号矩阵运营已成为刚需。然而&#xff0c;主流平台&#xff08;如亚马逊、Facebook、Google&#xff09;的风控系统通过浏览器指纹追踪&#xff08;Canvas/WebGL/WebRTC等&#xff09…...

编程日记 2025/8/22 11:55:00

基于SpringBoot的“智慧医疗采购系统”的设计与实现（源码+数据库+文档+PPT)

基于SpringBoot的“智慧医疗采购系统”的设计与实现&#xff08;源码数据库文档PPT) 开发语言&#xff1a;Java 数据库&#xff1a;MySQL 技术&#xff1a;SpringBoot 工具&#xff1a;IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven 系统展示 系统总体结构图 局部E-R图 系统首页界面 系统…...

编程日记 2025/8/22 4:09:35