何為離散化？離散化，就是把無限空間中有限的個體對映到有限的空間中去，以此提高演算法的時空效率。
有些資料本身很大， 自身無法作為陣列的下標儲存對應的屬性。
如果這時只是需要這堆資料的相對屬性， 那麼可以對其進行離散化處理！
離散化：當資料只與它們之間的相對大小有關，而與具體是多少無關時，可以進行離散化。
1 0 5 4 與 5 2 1 4 3 的逆序對個數相同。
設有4個數：
1234567、123456789、12345678、123456
排序：123456<1234567<12345678<123456789
=> 1 < 2 < 3 < 4
那麼這4個數可以表示成：2、4、3、1.
32434234，32434234，43324556，8384733，98998988
去重後給予其對應的索引：0,0,1,2,3分別對應每個數，就可以簡化很多操作，減少了很多不必要的資源開銷。
除了對於較大整數需要使用離散化之外，對於一些需要使用整型資料結構，但給出的資料卻是小數的也可以使用離散化，將其索引為整數就可以了。
那麼可以總結出離散化的步驟：
1、排序
2、去重
3、索引
為了簡化**，我們採用stl演算法離散化：
int a[n], b[n], sub[n]; //a[n]是即將被離散化的陣列，b[n]是a[n]的副本，sub用於排序去重後提供離散化後的值
sort(sub, sub +n);
int size = unique(sub, sub + n) -sub;
for(int i = 0; i < n; i++)
a[i] = lower_bound(sub, sub + size, a[i]) - sub; //
即a[i]為b[i]離散化後對應的值
對於第3步，若離散化後序列為0, 1, 2, ..., size - 1則用lower_bound，從1, 2, 3, ..., size則用upper_bound，其中lower_bound返回第1個不小於b[i]的值的指標，而upper_bound返回第1個大於b[i]的值的指標，當然也可以用lower_bound然後再加1得到與upper_bound相同結果，兩者都是針對以排好序列。使用stl離散化大大減少了**量且結構相當清晰。
離散化後查詢的問題(採用的如上**的離散方式)：
1、通過離散後的值查詢離散前的值：
若離散後的值為x，那麼對應的離散前的值為sub[x]；
2、通過離散前的下標查詢離散後的值：
若離散前的下標為i，那麼對應的離散後的值為a[i]；
3、通過離散前的值查詢離散後的值：
如果沒有相應的儲存的話，首先要確定y在sub中的位置，或者在b中的位置，前者可以使用pos = lower_bound(sub, sub+size, y) - sub。那麼pos即為下標，通過第二步再查詢就好了。
下面附上關於unique函式的簡單應用。
關於離散化的一點思考
其實，本蒟蒻自學的時候，對於離散化就沒有怎麼學習過，qaq，當初那道題估計是資料太水了讓我水過去了的吧？好，言歸正傳，離散化是什麼呢？在我看來，離散化就是對資料的一種處理，把資料範圍很大的數處理 當然，前提是資料沒那麼多 每個陣列元素裡儲存乙個大數，然後直接對陣列進行處理。先介紹常規的方法 不用un...
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有些資料本身很大，自身無法作為陣列的下標儲存對應的屬性。如果這時只是需要這堆資料的相對屬性，那麼可以對其進行離散化處理！離散化 當資料只與它們之間的相對大小有關，而與具體是多少無關時，可以進行離散化。例如 9 1 0 5 4 與 5 2 1 4 3 的逆序對個數相同。設有4個數 1234567 12...