629. K个逆序对数组 : 一道序列 DP 状态转移优化题

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题目描述

这是 LeetCode 上的 629. K个逆序对数组 ,难度为 困难

Tag : 「序列 DP」、「前缀和」

给出两个整数 n 和 k,找出所有包含从 1 到 n 的数字,且恰好拥有 k 个逆序对的不同的数组的个数。

逆序对的定义如下:对于数组的第 i 个和第 j 个元素,如果满 i < j 且 a[i] > a[j],则其为一个逆序对;否则不是。

由于答案可能很大,只需要返回 答案 mod 109 +710^9 + 7 的值。

示例 1:

输入: n = 3, k = 0

输出: 1

解释: 
只有数组 [1,2,3] 包含了从1到3的整数并且正好拥有 0 个逆序对。

示例 2:

输入: n = 3, k = 1

输出: 2

解释: 
数组 [1,3,2][2,1,3] 都有 1 个逆序对。

说明:

  •  n 的范围是 [1, 1000] 并且 k 的范围是 [0, 1000]

序列 DP

nnkk 数据范围均为 10310^3 可以看出这是一道二维的动态规划题。

定义 f[i][j]f[i][j] 为考虑使用数值 [1,i][1,i],凑成逆序对数量恰好为 jj 的数组个数。

不失一般性的考虑 f[i][j]f[i][j] 该如何计算,对第 ii 个数(即数值为 ii 的数)所在位置进行讨论,共有 ii 种选择。

假设第 ii 个数所在位置为 kk,由于数值 ii 为整个数组的最大值,因此数值 ii 与前面所有数均不形成逆序对,与后面的所有数均形成逆序对。因此与数值 ii 直接相关的逆向对的数量为 (i1)k(i - 1)- k,由此也得出与 ii 不相关的逆序对数量为 j(i1k)j - (i - 1 - k),而与 ii 不相关的逆序对数量由 f[i1][x]f[i - 1][x] 可得出。

举个 🌰 帮助大家理解:

  • 当数值 ii 放置在下标为 00 的位置上,那么由数值 ii 产生的逆序对数量为 i1i - 1,总的逆序对数量为 jj,因此由数值范围为 [1,i1][1, i - 1](与数值 ii 不相关)构成的逆序对数量为 j(i1)j - (i - 1),即 f[i1][j(i1)]f[i - 1][j - (i - 1)]

  • 当数值 ii 放置在下标为 11 的位置上,那么由数值 ii 产生的逆序对数量为 (i1)1(i - 1) - 1,总的逆序对数量为 jj,因此由数值范围为 [1,i1][1, i - 1](与数值 ii 不相关)构成的逆序对数量为 j(i11)j - (i - 1 - 1),即 f[i1][j(i11)]f[i - 1][j - (i - 1 - 1)]

    ...

  • 当数值 ii 放置在下标为 kk 的位置上,那么由数值 ii 产生的逆序对数量为 (i1)k(i - 1) - k,总的逆序对数量为 jj,因此由数值范围为 [1,i1][1, i - 1](与数值 ii 不相关)构成的逆序对数量为 j(i1k)j - (i - 1 - k),即 f[i1][j(i1k)]f[i - 1][j - (i - 1 - k)]

综上,最终 f[i][j]f[i][j] 转移方程为(kk 为数值 ii 放置的位置):

f[i][j]=k=0i1(f[i1][j(i1k)])f[i][j] = \sum_{k = 0}^{i - 1}(f[i - 1][j - (i - 1 - k)])

共有 nkn * k 个状态,每个 f[i][j]f[i][j] 的计算需要枚举数值 ii 所在位置并进行累加,总的复杂度为 O(n2k)O(n^2 *k),计算量为 10910^9,会 TLE。

状态数量不可减少,考虑如何优化单个状态的转移过程。

不难发现 k=0i1(f[i1][j(i1k)])\sum_{k = 0}^{i - 1}(f[i - 1][j - (i - 1 - k)]) 部分为上一次转移结果 f[i1][x]f[i - 1][x] 的某个前缀,可以使用前缀和数组进行优化,从而将计算单个状态的复杂度从 O(n)O(n) 降到 O(1)O(1)

一些细节:为处理负数问题,我们可以在取模之前先加一次 mod;另外需要对 jjii 的大小进行分情况讨论,防止数值 ii 放置的位置“过于靠前”导致组成逆序对的数量超过 jj

代码(P1P1 P2P2 分别为使用 long 和不使用 long):

class Solution {
    int mod = (int)1e9+7;
    public int kInversePairs(int n, int k) {
        long[][] f = new long[n + 1][k + 1];
        long[][] sum = new long[n + 1][k + 1];
        f[1][0] = 1;
        Arrays.fill(sum[1], 1);
        for (int i = 2; i <= n; i++) {
            for (int j = 0; j <= k; j++) {
                f[i][j] = j < i ? sum[i - 1][j] : sum[i - 1][j] - sum[i - 1][j - (i - 1) - 1];
                f[i][j] = (f[i][j] + mod) % mod;
                sum[i][j] = j == 0 ? f[i][j] : sum[i][j - 1] + f[i][j];
                sum[i][j] = (sum[i][j] + mod) % mod;
            }
        }
        return (int)f[n][k];
    }
}
class Solution {
    int mod = (int)1e9+7;
    public int kInversePairs(int n, int k) {
        int[][] f = new int[n + 1][k + 1];
        int[][] sum = new int[n + 1][k + 1];
        f[1][0] = 1;
        Arrays.fill(sum[1], 1);
        for (int i = 2; i <= n; i++) {
            for (int j = 0; j <= k; j++) {
                f[i][j] = j < i ? sum[i - 1][j] : (sum[i - 1][j] - sum[i - 1][j - (i - 1) - 1] + mod) % mod;
                sum[i][j] = j == 0 ? f[i][j] : (sum[i][j - 1] + f[i][j]) % mod;
            }
        }
        return f[n][k];
    }
}
  • 时间复杂度:O(nk)O(n * k)
  • 空间复杂度:O(nk)O(n * k)

最后

这是我们「刷穿 LeetCode」系列文章的第 No.629 篇,系列开始于 2021/01/01,截止于起始日 LeetCode 上共有 1916 道题目,部分是有锁题,我们将先把所有不带锁的题目刷完。

在这个系列文章里面,除了讲解解题思路以外,还会尽可能给出最为简洁的代码。如果涉及通解还会相应的代码模板。

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