1. 递归
- 递归arr[L…R]范围上求大值
流程分析如下:
java代码:
package paixu.class01;
public class Code08_GetMax {public static void main(String[] args) {int[] arr = {3,2,5,6,7,4};
System.out.println(getMax(arr));
}
public static int getMax(int[] arr) {return process(arr, 0, arr.length - 1);
}
//arr[L..R]范围上求大值
public static int process(int[] arr, int L, int R) {if (L == R){//arr[L..R]范围上只有一个数，直接返回
return arr[L];
}
int mid = L + ((R-L) >>1);
int leftMax = process(arr, L, mid);
int rightMax = process(arr, mid + 1, R);
return Math.max(leftMax, rightMax);
}
}
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Master公式用来计算子问题规模确定的递归函数的时间复杂度。
master公式的使用
T(N) = a*T(N/b) + O(N^d)
- log(b,a) >d ->复杂度为O(N^log(b,a))
- log(b,a) = d ->复杂度为O(N^d * logN)
- log(b,a)< d ->复杂度为O(N^d)
说明：
T(N)：母问题的规模
T(N/b)： 子问题的规模
a： 子问题调用次数
O(N^d)：除了子问题之外，其他逻辑的时间复杂度
例子: 上面递归求arr[L…R]范围上大值。满足master公式。
T(N) = 2*T(N/2) + O(N^0)
3. 归并排序
归并排序是建立在归并操作上的一种有效，稳定的排序算法，该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用。将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。
归并排序时间复杂度O(N*logN)，额外空间复杂度O(N),稳定排序
归并操作，也叫归并算法，指的是将两个顺序序列合并成一个顺序序列的方法。归并排序的流程图如下:
在看归并排序时，我们首先要能够归并两个有序数组，换句话说就是合并两个有序数组为一个有序数组。
例如归并以下两个数组。素材来源 https://blog.csdn.net/weixin_50941083/article/details/120852477
a[5] = {3，5，7，8，10}
b[7] = {1，2，4，5，8，11，1}
主要思想：
- 定义一个新数组c，可以容纳a和b两个数组中的所有元素；
- 初始化三个下标（都指向第一个元素），i给a数组，j给b数组，k是新数组c的；
- a[i]和b[j]进行比较：若a[i]b[j]，将b[j]填入c[k]，j++，k++;
- 循环第三步，直至其中一个数组中的数据全部填入数组c中，再将另外一个还有剩余的数组中的元素放入新数组c中。
图解过程如下：
java代码:
package paixu.class02;
import java.util.Arrays;
public class Code01_MergeSort_ {public static void main(String[] args) {int[] arr = {10,4,6,3,8,2,5,7};
mergeSort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
public static void mergeSort(int[] arr) {if (arr == null || arr.length< 2) {return;
}
process(arr, 0, arr.length - 1);
}
public static void merge(int[] arr, int l, int m, int r) {int[] tempArr = new int[r - l + 1];
int i = l;
int j = m + 1;
int k = 0;
while (i<= m && j<= r) {if (arr[i]<= arr[j]) {tempArr[k++] = arr[i++];
}else{tempArr[k++] = arr[j++];
}
}
while (i<= m) {tempArr[k++] = arr[i++];
}
while (j<= r) {tempArr[k++] = arr[j++];
}
//把临时保存数组数据拷贝到原数组
for (int e = 0; e< tempArr.length; e++) {arr[l++] = tempArr[e];
}
}
public static void process(int[] arr, int L, int R) {if (L == R) {return;
}
int mid = L + ((R - L) >>1);
process(arr, L, mid);
process(arr, mid + 1, R);
merge(arr, L, mid, R);
}
}
master公式分析归并排序:
merge()的时间复杂度为O(N)
T(N) = 2T(N/2) + O(N) ->a = 2, b = 2, d = 1
log(b,a) = d ->时间复杂度为O(N * logN)
1. 小和问题
参考 https://blog.csdn.net/qq_37236745/article/details/83625679
描述
在一个数组中，每一个数左边比当前数小的数累加起来，叫做这个数组的小和。求一个数组的小和。
例子
[1,3,4,2,5]
1左边比1小的数：没有
3左边比3小的数：1
4左边比4小的数：1,3
2左边比2小的数：1
5左边比5小的数：1,3,4,2
所以小和为1+1+3+1+1+3+4+2=16
解题思路
如果直接用两层for循环扫，时间复杂度是O(n ^2) ，但是可以通过归并排序的方法将时间复杂度降到O(nlogn)
具体做法：归并排序分两步，一是分，二是治。分好说，不停的将数组划分为两部分，比如样例，最终划分为如下图所示的样子
分完以后开始治，归并排序的治就是merge的过程，首先对1和3进行merge，在此过程中产生一个小和1；然后将1、3和4进行merge，在此过程中产生小和1、3；然后2和5进行merge，产生小和2；最后将1、3、4和2、5进行一次merge，1比2小，所以一共产生n个1的小和，这个n就是当前右边的数的个数，因为右边有两个数2和5，所以产生2个1的小和，然后将1填入辅助数组，继续比较3和2，2比3小，但是2是右边的数，所以不算小和，然后比较3和5，3比5小，所以产生n个3的小和，因为右侧只有一个数，所以就只产生1个3的小和，同样的，
产生1个4的小和
这道题换个角度来想，题目要求的是每个数左边有哪些数比自己小，其实不就是右边有多少个数比自己大，那么产生的小和就是当前值乘以多少个吗？还是以上面的样例举例，1右边有4个比1大的数，所以产生小和14；3右边有2个比3大的数，所以产生小和32；4右边有一个比4大的数，所以产生小和41；2右边没有比2大的数，所以产生小和为20；5右边也没有比5大的数，所以产生小和5*0
java代码:
package paixu.class02;
public class Code02_SmallSum {public static void main(String[] args) {int[] arr = {1,3,4,2,5};
System.out.println(getSmallSum(arr));
}
public static int getSmallSum(int[] arr) {if (arr == null || arr.length<= 1) {return 0;
}
return process(arr, 0, arr.length - 1);
}
public static int merge(int[] arr, int l, int m, int r) {int res = 0;
int[] tempArr = new int[r - l + 1];
int i = l;
int j = m + 1;
int k = 0;
while (i<= m && j<= r) {if (arr[i]< arr[j]) {res += arr[i] * (r - j + 1);
tempArr[k++] = arr[i++];
}else{tempArr[k++] = arr[j++];
}
}
while (i<= m) {tempArr[k++] = arr[i++];
}
while (j<= r) {tempArr[k++] = arr[j++];
}
//临时数组拷贝到原数组
for (int e = 0; e< tempArr.length; e++) {arr[l++] = tempArr[e];
}
return res;
}
public static int process(int[] arr, int L, int R) {if (L == R) {return 0;
}
int mid = L + ((R - L) >>1);
return process(arr, L, mid) + process(arr, mid + 1, R) + merge(arr, L, mid, R);
}
}
2. 逆序对
设 A 为一个有 n 个数字的有序集 (n>1)，其中所有数字各不相同。如果存在正整数 i, j 使得 1 ≤ i< j ≤ n 而且 A[i] >A[j]，则 这个有序对称为 A 的一个逆序对，也称作逆序数。
- 在一个数组中，左边的数如果比右边的数大，则这两个数构成一个逆序对，请打印所有逆序对，或者逆序对数量?
分析：
本题其实就是统计数组中右边比左边小的数据对数。用归并排序算法的思想
java代码:
package paixu.class02;
public class Code03_nixudui_ {public static void main(String[] args) {int[] arr = {3,2,4,5,0};
int res = getNixuNum(arr);
System.out.println(res);
}
public static int getNixuNum(int[] arr) {if (arr == null || arr.length< 1) {return 0;
}
return process(arr, 0, arr.length - 1);
}
public static int merge(int[] arr, int l, int mid, int r) {int res = 0;
int i = l;
int j = mid + 1;
int k = 0;
int[] tempArr = new int[r - l + 1];
while (i<= mid && j<= r) {if (arr[i] >arr[j]) {res += (r - j + 1);
for (int g = j; g<= r; g++) {System.out.println(arr[i] + " ->" + arr[g]);
}
tempArr[k++] = arr[i++];
}else {tempArr[k++] = arr[j++];
}
}
while (i<= mid) {tempArr[k++] = arr[i++];
}
while (j<= r) {tempArr[k++] = arr[j++];
}
for (int e = 0; e< tempArr.length; e++) {arr[l++] = tempArr[e];
}
return res;
}
public static int process(int[] arr, int l, int r) {if (l == r) {return 0;
}
int mid = l + ((r - l) >>1);
int left = process(arr, l, mid);
int right = process(arr, mid + 1, r);
int merge = merge(arr, l, mid, r);
return left + right + merge;
}
}
4. 快速排序
快速排序算法通过多次比较和交换来实现排序，其排序流程如下：
(1)首先设定一个分界值，通过该分界值将数组分成左右两部分。
(2)将大于或等于分界值的数据集中到数组右边，小于分界值的数据集中到数组的左边。此时，左边部分中各元素都小于分界值，而右边部分中各元素都大于或等于分界值。
(3)然后，左边和右边的数据可以独立排序。对于左侧的数组数据，又可以取一个分界值，将该部分数据分成左右两部分，同样在左边放置较小值，右边放置较大值。右侧的数组数据也可以做类似处理。
(4)重复上述过程，可以看出，这是一个递归定义。通过递归将左侧部分排好序后，再递归排好右侧部分的顺序。当左、右两个部分各数据排序完成后，整个数组的排序也就完成了。
排序步骤
原理：
设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一趟快速排序。值得注意的是，快速排序不是一种稳定的排序算法，也就是说，多个相同的值的相对位置也许会在算法结束时产生变动。
荷兰国旗问题
问题一：给定一个数组arr，和一个数num，请把小于等于num的数放在数组的左边，大于num的数放在数组的右边。要求额外空间复杂度O(1)，时间复杂度O(N)
解决方案:
划定一个<=区域 j，初始化为-1，一个指针i 初始化指向arr[0],arr[i]与num比较大小:
- arr[i]<= num;arr[i] 和<=区域的下一个数交换，<=区域右扩一个（j++），同时 i++; 2)arr[i]
- arr[i] >num; i++;
例子:arr = [3,5,6,7,4,3,5,8], num = 5。整个流程如下:
java代码:
//在数组arr中，把小于num的数放在数组左边，大于num的数放在右边
public static void version1(int[] arr, int num) {int leftArea = -1;
for (int i = 0; i< arr.length; i++) {if (arr[i]<= num) {swap(arr, i, ++leftArea);
}
}
System.out.println(leftArea);
}
问题二(荷兰国旗问题)
给定一个数组arr，和一个数num，请把小于num的数放在数组的左边，等于num的数放在数组的中间，大于num的数放在数组的 右边。要求额外空间复杂度O(1)，时间复杂度O(N)
解决方案:
划定一个<区域 ，初始化为-1，一个>区域，初始化为arr.length()，一个指针i 初始化指向arr[0],arr[i]与num比较大小:
- arr[i]< num; arr[i] 和<区域的下一个数交换，<区域右扩一个，同时 i++;
2)arr[i] == num; i++ - arr[i] >num; arr[i] 和 >区域的前一个数交换，>区域左扩一个;
例子:arr = [3,5,6,3,4,5,2,6,9,0], num = 5。整个流程如下:
java代码:
//在数组arr中，把小于num的数放在数组左边，等于num的数放在中间，大于num的数放在右边
public static int[] version2(int[] arr, int left, int right) {int leftArea = left -1;
int rightArea = right + 1;
int i = left;
int num = arr[right];
while (i != rightArea) {if (arr[i]< num) {swap(arr, i++, ++leftArea);
}
else if (arr[i] == num) {i++;
}
else {swap(arr, i, --rightArea);
}
}
System.out.println("leftArea:" + leftArea + "\trightArea:" + rightArea);
int[] res = {leftArea, rightArea};
return res;
}
随机快速排序（改进的快速排序）:
1）在数组范围中，等概率随机选一个数作为划分值，然后把数组通过荷兰国旗问题分成三个部分：左侧<划分值、中间==划分值、右侧>划分值
2）对左侧范围和右侧范围，递归执行
3）时间复杂度为O(N*logN)
快排代码如下:
package paixu;
import java.util.Arrays;
public class Kuaipai {public static void main(String[] args) {int[] arr = {3,5,6,3,4,5,2,6,9,0};
kuaipai(arr, 0,9);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
//在数组arr中，把小于num的数放在数组左边，等于num的数放在中间，大于num的数放在右边
public static int[] version2(int[] arr, int left, int right) {int leftArea = left -1;
int rightArea = right + 1;
int i = left;
int num = arr[right];
while (i != rightArea) {if (arr[i]< num) {swap(arr, i++, ++leftArea);
}
else if (arr[i] == num) {i++;
}
else {swap(arr, i, --rightArea);
}
}
System.out.println("leftArea:" + leftArea + "\trightArea:" + rightArea);
int[] res = {leftArea, rightArea};
return res;
}
public static void kuaipai(int[] arr, int L, int R) {if (L< R) {swap(arr, L + (int)(Math.random() * (R - L - 1)), R);
int[] p = version2(arr, L, R);
kuaipai(arr, L, p[0]);
kuaipai(arr, p[1], R);
}
}
public static void swap(int[] arr, int i, int j) {int temp = arr[i];
arr[i] = arr[j];
arr[j] = temp;
}
}
结果如下:
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