Таблица инверсий
Пусть перестановкой чисел .
является
Определение: |
Инверсией в перестановке | называется всякая пара индексов такая, что и .
Определение: |
Таблицей инверсий перестановки | называют такую последовательность , в которой равно числу элементов перестановки , стоящих в левее числа и больших .
Алгоритм построения
Таблицу инверсий тривиально построить по определению. Для каждого элемента перестановки считаем количество элементов, больших данного и стоящих в перестановке левее него. Алгоритм построения в псевдокоде выглядит так:
T[1..n] = 0 For i = 1..n For j = 1..(i - 1) if P[j] > P[i] T[P[i]] = T[P[i]] + 1
Сложность данного алгоритма —
. Уменьшить время работы можно используя алгоритм, похожий на сортировку слиянием.Пусть дано разбиение перестановки на два списка, причём для каждого элемента дано число инверсий слева с элементами того же списка и известно, что все числа первого списка стоят левее всех чисел второго списка в исходной перестановке. Будем считать количество инверсий слева элементов обоих списков следующим образом: сливаем списки, аналогично сортировке слиянием.
Если в результат нужно записать элемент первого списка, то все нерассмотренные элементы второго списка больше, следовательно, количество инверсий для этого элемента не меняется. Если в результат нужно записать элемент второго списка, то все нерассмотренные элементы первого списка больше его и стоят левее. Следовательно, количество инверсий для этого элемента следует увеличить на количетво нерассмотренных элементов второго списка.
Описанный алгоритм записывается в псевдокод следующим образом:
def inverses_merge(ls1, ls2): result = [] it1, it2 = 0, 0 while (it1 < len(ls1)) and (it2 < len(ls2)): if ls1[it1].item < ls2[it2].item: result.append(ls1[it1]) it1 += 1 else: result.append(item = ls2[it2].item, inverses = ls2[it2].inverses + len(ls1) - it1) it2 += 1 while (it1 < len(ls1)): result.append(ls1[it1]) it1 += 1 while (it2 < len(ls2)): result.append(ls2[it2]) it2 += 1 return result def inverses_get(ls): if len(ls) == 1: return [(item = ls[0], inverses = 0)] else: return inverses_merge(inverses_get(ls.first_half), inverses_get(ls.second_half))
- inverses_merge — процедура, сливающая два списка пар
- inverses_get — процедура, рекурсивно получающая таблицу инверсий для перестановки
Сложность представленного алгоритма есть
. Алгоритм с такой же сложностью можно построить с помощью дерева отрезков.Алгоритм восстановления
Для восстановления перестановки по таблицы инверсий
воспользуемся следующим соображением: единица стоит на -ом месте (индексируем элементы с нуля), так как остальные числа в перестановке больше единицы. Далее, если известны расположения всех чисел , то число стоит на -ой ещё не занятой позиции: все числа, меньшие уже расставлены. Это рассуждение напрямую переписывается в код следующим образом:def recover_straight(ls): n = len(ls) result = array(0, n) curr = 1 for k in ls: j = 0 for (i = 0, i < n, i += 1): if result[i] == 0: if j == k: result[i] = curr break else: j += 1 curr += 1 return result
- j — счётчик пропущенных свободных позиций
- k — количество инверсий слева для элемента curr
- result — массив, в который записывается перестановка. Равенство элемента массива нулю обозначает, что эта позиция свободна.
Этот простой алгоритм имеет сложность
— внутренний цикл делает до итераций, внешний — ровно итераций.Видно, что для восстановления нужно узнавать
-ую свободную позицию. Это можно делать с помощью дерева отрезков следующим образом: построим дерево отрезков для суммы на массиве из единиц. Единица в позиции означает, что данная позиция свободна. Чтобы найти -ую свободную позицию, нужно спускаться (начиная с корня) в левое поддерево если сумма в нём больше, чем , и в правое дерево иначе.Данный алгоритм переписывается в код следующим образом:
def recover(inv): n = len(inv) tree = build_segment_tree(array(n, 1)) result = array(n) curr = 1 for k in inv: node = tree.root while (!node.is_leaf): if (k < node.left.value): node = node.left else: k -= node.left.value node = node.right result[node.index] = curr node.add(-1) curr += 1 return result
- build_segment_tree — строит дерево отрезков над массивом
- node — вершина дерева
- node.index — индекс соответсвующего элемента в массиве для листа дерева
Этот алгоритм имеет сложность
: делается итераций цикла, в которой происходит спуск по дереву высоты и один запрос на дереве отрезков. Таким образом, время работы алгоритма на каждой итерации есть .Пример
Рассмотрим пример построения таблицы инверсий и восстановления перестановки по таблице инверсий. Пусть дана перестановка
. Следующая таблица показывает работу алгоритма за , на каждой строке один уровень рекурсии (на первой строке — самый глубокий). В скобках стоят пары: элемент перестановки, количество инверсий. Полужирным отмечены элементы, у которых обновилось значение количества инверсий на данном шаге.(5, 0) | (7, 0) | (1, 0) | (3, 0) | (4, 0) | (6, 0) | (8, 0) | (2, 0) |
(5, 0), (7, 0) | (1, 0), (3, 0) | (4, 0), (6, 0) | (2, 1), (8, 0) | ||||
(1, 2), (3, 2), (5, 0), (7, 0) | (2, 3), (4, 0), (6, 0), (8, 0) | ||||||
(1, 2), (2, 6), (3, 2), (4, 2), (5, 0), (6, 1), (7, 0), (8, 0) |
Полученная таблица инверсий:
. Восстановим перестановку по таблице инверсий, начиная с пустого массива._ | _ | 1 | _ | _ | _ | _ | _ | пропускаем две свободных позиции и ставим 1 | |
_ | _ | 1 | _ | _ | _ | _ | 2 | пропускаем шесть свободных позиций и ставим 2 | |
_ | _ | 1 | 3 | _ | _ | _ | 2 | пропускаем две свободных позиции и ставим 3 | |
_ | _ | 1 | 3 | 4 | _ | _ | 2 | пропускаем две свободных позиции и ставим 4 | |
5 | _ | 1 | 3 | 4 | _ | _ | 2 | не пропускаем свободных позиции и ставим 5 | |
5 | _ | 1 | 3 | 4 | 6 | _ | 2 | пропускаем одну свободную позицию и ставим 6 | |
5 | 7 | 1 | 3 | 4 | 6 | _ | 2 | не пропускаем свободных позиций и ставим 7 | |
5 | 7 | 1 | 3 | 4 | 6 | 8 | 2 | не пропускаем свободных позиций и ставим 8 |
Источники
- Д. Кнут - Искусство программирования, том 3.