LCR 170. 交易逆序对的总数

NOTE

本文带有 todo 标签,表示尚未完成本人复刷。代码与推导已按公开题目和参考实现整理;刷完后可删除 frontmatter 中的 todo

  • LeetCode:原题1
  • 难度:困难
  • 归类:数据结构(树状数组、线段树、数组、二分查找、分治、有序集合、归并排序)
  • 主解法:归并排序

先给结论

这道题的核心是利用有序性或答案单调性,每轮排除一半不可能成为答案的候选区间。面试时先说清楚“状态表示什么、为什么能排除其他候选、何时更新答案”,再写代码;只报出“用 二分查找”还不足以证明理解。

题目描述

题目要求完成“交易逆序对的总数”。输入包括 record(integer[]),需要返回 integer。完整限制以原题为准,解题时重点利用这些特征:树状数组、线段树、数组、二分查找、分治、有序集合、归并排序。

示例:

输入:record = [9, 7, 5, 4, 6]
输出:8
解释:交易中的逆序对为 (9, 7), (9, 5), (9, 4), (9, 6), (7, 5), (7, 4), (7, 6), (5, 4)。

问题本质

利用有序性或答案单调性,每轮排除一半不可能成为答案的候选区间。需要解决的不是某个 API 的用法,而是如何用最少状态描述“已经处理什么、还剩什么”,并证明状态推进不会漏解。

数据结构与因果链

  1. 输入进入算法后,先建立 二分查找 所需的状态。
  2. 维护仍可能包含答案的搜索区间,比较中点后只保留满足题意的一侧。
  3. 根据中点是否满足条件移动左、右边界;边界定义和循环条件必须配套。
  4. 满足终止条件后,把已经验证的状态转换成输出。

始终保持:循环开始时,答案如果存在,一定仍在当前候选区间中。

示例推演

输入:record = [9, 7, 5, 4, 6]
输出:8
解释:交易中的逆序对为 (9, 7), (9, 5), (9, 4), (9, 6), (7, 5), (7, 4), (7, 6), (5, 4)。
阶段要检查的内容
初始化边界、辅助结构与默认答案是否符合定义
推进当前动作是否只依赖已知正确状态
更新当前状态何时有资格成为答案
结束是否覆盖空输入、无解和极端规模

边界与陷阱

  • 空输入、单元素、重复元素以及不存在合法答案时,要有明确返回值。
  • 最容易错在开闭区间混用、边界没有越过 mid,以及重复元素下没有继续收缩。
  • 如果实现会修改输入,面试时要主动说明;如果不能修改,则复制数据或改用额外结构。

代码实现

参考实现来源:doocs/leetcode,按本文结构重新整理;原项目采用 CC BY-SA 4.0

JavaScript 实现

var reversePairs = function (nums) {
    const mergeSort = (l, r) => {
        if (l >= r) {
            return 0;
        }
        const mid = (l + r) >> 1;
        let ans = mergeSort(l, mid) + mergeSort(mid + 1, r);
        let i = l;
        let j = mid + 1;
        let t = [];
        while (i <= mid && j <= r) {
            if (nums[i] <= nums[j]) {
                t.push(nums[i++]);
            } else {
                ans += mid - i + 1;
                t.push(nums[j++]);
            }
        }
        while (i <= mid) {
            t.push(nums[i++]);
        }
        while (j <= r) {
            t.push(nums[j++]);
        }
        for (i = l; i <= r; ++i) {
            nums[i] = t[i - l];
        }
        return ans;
    };
    return mergeSort(0, nums.length - 1);
};

代码与思路对照

阶段对应代码作用
入口reversePairs接收题目输入,入口签名与 LeetCode 元数据一致
初始化var reversePairs = function (nums)const mergeSort = (l, r) =>const mid = (l + r) >> 1;let ans = mergeSort(l, mid) + mergeSort(mid + 1, r);建立后续推进所需的边界、缓存或答案变量
核心推进if (l >= r)while (i <= mid && j <= r)if (nums[i] <= nums[j])while (i <= mid)落实“根据中点是否满足条件移动左、右边界;边界定义和循环条件必须配套”
输出return mergeSort(0, nums.length - 1)只返回已经满足状态定义的最终结果

读代码时应把每个判断还原成“它排除了什么状态或完成了哪次转移”,而不是只记变量名。

复杂度分析

  • 时间复杂度:O(n × log n)。
  • 空间复杂度:O(n)。

复杂度必须按“状态数量 × 每个状态处理成本”分析;如果存在排序、堆操作、递归深度或结果数组,需要单独计入,不能只看最外层循环。

面试官递进追问

1. 为什么本题适合 二分查找?

因为利用有序性或答案单调性,每轮排除一半不可能成为答案的候选区间。 为什么问: 检查你是在识别性质,还是只凭题号背模板。回答要抓住可被利用的单调性、重复子问题或数据结构约束。

2. 代码维护的核心状态是什么?

维护仍可能包含答案的搜索区间,比较中点后只保留满足题意的一侧。 为什么问: 状态定义决定代码是否可证明。回答时要让每个变量都能对应到题意。

3. 这个实现依赖什么不变量?

循环开始时,答案如果存在,一定仍在当前候选区间中。 为什么问: 不变量比逐行复述代码更能证明理解,回答要说明它在初始化、推进和结束时都成立。

4. 为什么这样推进不会漏掉答案?

根据中点是否满足条件移动左、右边界;边界定义和循环条件必须配套,被跳过的状态已经由题目性质证明不可能更优或已经处理完成。 为什么问: 检查正确性证明,重点不是“指针这样写”,而是“为什么可以排除”。

5. 最危险的边界是什么?

最容易错在开闭区间混用、边界没有越过 mid,以及重复元素下没有继续收缩。 为什么问: 检查代码能否一次通过,回答要给出具体失败场景而不是只说“注意边界”。

6. 复杂度还能优化吗?

先看瓶颈来自状态数量、每次转移成本还是辅助结构操作;只有其中一项能被减少时,复杂度才可能继续下降。 为什么问: 检查你能否从成本组成出发优化,而不是机械背最优复杂度。

7. 如果输入规模扩大或数据改成流式,方案怎么变?

要判断当前算法是否需要随机访问全部输入;若只依赖有限历史状态,可以做滚动或在线维护,否则需要分块、外存或调整数据结构。 为什么问: 检查算法理解能否迁移到工程约束。

8. 有哪些替代解法,如何取舍?

可以从暴力枚举开始,再比较排序、哈希、搜索或动态规划等方案;取舍标准是时间、空间、是否修改输入和实现复杂度。 为什么问: 检查横向比较能力。回答要说明替代方案为什么更慢或在什么条件下更合适。

常见错误回答

  • “这题套 二分查找 模板即可”:只有结论,没有说明题目性质和排除依据。
  • 逐行朗读代码:没有建立状态、不变量和正确性因果链。
  • 只报 O(n)O(n²):没有解释每个状态被访问多少次,也容易漏掉排序或辅助结构。
  • 把示例能跑通当成证明:示例只能帮助检查,不能覆盖重复值、空输入和极端边界。

可迁移总结

  • 核心关键词:二分查找、状态定义、不变量、推进规则、边界。
  • 一句话本质:利用有序性或答案单调性,每轮排除一半不可能成为答案的候选区间。
  • 思考链路:识别题目性质 → 定义状态 → 证明推进安全 → 确定更新时机 → 检查边界与复杂度。
  • 1 分钟回答:说清题型、核心状态、推进规则和复杂度。
  • 3 分钟回答:补上正确性依据、示例和两个关键边界。
  • 10 分钟回答:写出代码,并比较替代方案、空间优化和工程限制。

刷题后自测

先只回答第 1 题,再展开后续问题:

  1. 不看代码,你能用一句话说出本题的不变量吗?
  1. 如果把示例中的重复值、空输入或边界值换掉,哪一行代码最先受到影响?
  1. 不改变正确性的前提下,你能写出一种替代方案并比较复杂度吗?