def inversepairs(data):
# write code here
if not data:
return 0
copy =
for i in data:
length = len(data)
count = inversepairscore(data, copy, 0, length - 1)
print(count%1000000007)
return count%1000000007
def inversepairscore(data, copy, start, end):
if start == end:
copy[start] = data[start]
return 0
length = int((end - start) / 2)
left = inversepairscore(copy, data, start, start + length)
right = inversepairscore(copy, data, start + length + 1, end)
i = start + length
j = end
index_copy = end
count = 0
while i >= start and j >= start + length + 1:
if data[i] > data[j]:
copy[index_copy] = data[i]
index_copy -= 1
i -= 1
count += j - start - length
else:
copy[index_copy] = data[j]
index_copy -= 1
j -= 1
copy += data[start:i+1]
copy += data[start + length + 1:j+1]
return (left + right + count)
data = [364, 637, 341, 406, 747, 995, 234, 971, 571, 219, 993, 407, 416, 366, 315, 301, 601, 650, 418, 355, 460, 505, 360, 965, 516, 648, 727, 667, 465, 849, 455, 181, 486, 149, 588, 233, 144, 174, 557, 67, 746, 550, 474, 162, 268, 142, 463, 221, 882, 576, 604, 739, 288, 569, 256, 936, 275, 401, 497, 82, 935, 983, 583, 523, 697, 478, 147, 795, 380, 973, 958, 115, 773, 870, 259, 655, 446, 863, 735, 784, 3, 671, 433, 630, 425, 930, 64, 266, 235, 187, 284, 665, 874, 80, 45, 848, 38, 811, 267, 575]
inversepairs(data)
歸併排序與之前的交換（快速）、選擇（堆）等排序的思想不一樣，「歸併」的含義就是：
將兩個或者兩個以上的有序表組合成乙個新的有序表，假定待排序表含有n個記錄，則可以看做是n個有序的子表，每個子表的長度為1，然後兩兩歸併，得到合併成乙個長度為n的有序表為止，這種排序方法為2-路歸併排序
初始關鍵字： 49 38
65 97
76 1327
一趟歸併後： 38 49 65 97
13 76 27
二趟歸併後： 38 49 65 97 13 27 76
三趟歸併後： 13 27 38 49 65 76 97
merge()的功能是將前後相鄰的兩個有序表歸併成為乙個有序表的演算法。
設兩段有序表a[low,...mid]、a[mid+1,...high]放在同乙個有序表的兩個位置上，先讓它們複製到輔助陣列b裡面，每次從對應b中的兩個段取出乙個記錄進行關鍵字的比較，先將小者放入a中，當陣列b中有一段的下標超出其對應的表長時，即該段所有的元素已經完全複製到a中，另一端中的剩餘部分直接複製到a中。
遞迴形式的2-路歸併排序是基於分治的！過程如下：
**如下：
# merge函式的功能是將前後相鄰的兩個有序子表歸併成為乙個有序表
# left和right就是兩個前後相鄰的有序子表，我們需要乙個輔助陣列result，最後返回的result就是最後的
# 歸併排序結果
# i和j一起從0開始向後走，對應位置（不一定就是下標相同）誰小誰被收到result中去，然後下去的那個指標向
# 後走乙個，直到最後
# 其實result += left[i:] 和 result += right[j:]只會執行乙個，因為有乙個已經被收光了。
def merge(left, right):
i， j = 0, 0
result =
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] <= right[j]:
i += 1
else:
j += 1
result += left[i:]
result += right[j:]
return result
# 遞迴形式的二路歸併演算法是基於分治的
# 分解：將n個記錄一分為2，然後對分開的兩個各含有n/2個元素的子表遞迴呼叫自身
# 合併： 合併兩個已經排序的子表得到結果
def merge_sort(lists):
if len(lists) <= 1:
return lists
num = len(lists) /2
left = merge_sort(lists[:num])
right = merge_sort(lists[num:])
return merge(left, right)
merge不會改變相同關鍵字記錄的相對次序，所以2路歸併排序是乙個穩定的排序演算法。
資料結構 歸併排序
排序 sort 或分類 內部排序方法可以分為五類 插入排序 選擇排序 交換排序 歸併排序和分配排序。歸併排序 include using namespace std 歸併排序中的合併演算法 void merge int a,int left,int center,int len int t int ...
資料結構 歸併排序
歸併排序，即merge sort，通過遞迴式的merge操作 merge即歸併 實現排序。演算法思想是分治思想 divide and conquer 歸併排序一般是遞迴實現的 時間複雜度o nlgn 遞迴都是一去一回，去的時候divide，回的時候conquer。表達欠提煉 1 divide，分 遞...
資料結構 歸併排序！！！
歸併排序 整體思想 將資料分成很多的部分，每次排序資料的一部分，然後將兩部分的資料進行整體排序，這樣一步一步將整體資料排序。如圖 注 將需要排序的資料進行分塊，當每個塊的資料足夠的少的時候就可以進行效率高的排序方法，當兩塊資料排序好的時候就可以將兩塊排序好的資料進行合併。具體實現方法 ifndef ...