逆序数怎么算?
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怎样求逆序数
这个的是0
1后面<1的数0个＋2后面<2的数0个＋3后面<3的数0个＝0
可以推广为（a,b,c,……，z)
a后面小于a的数A个……一直加到z后面小于z的数Z个
即为它的逆序数！
排列，1，6，5，3，4，2的逆序数是多少，怎么样算，急
逆序数是逆序的个数，”逆序”是相对“
”顺序”而言的。“顺序”是指由小到大的自然数顺序，如：1，2，3……所以，这道题的逆序对为6，5；6，3；6，4；6，2；5，3；5，4；5，2；3，2；4，2。所以逆序数为9。
逆序数怎么求
我收集到的有两种方法：归并排序和树状数组。
1、归并排序：
假设a[l...r]这个数组，先二分mid=(l+r)/2；那么我们假设已经求出了a[l...mid],a[mid+1...r]这两段元素的逆序数且排好序，于是可以将这两段归并了，归并的同时计算逆序数，如果前段的数小于后段的数，属于正常排序，反之，就会有逆序数产生。假设l<=i<=mid,mid+1<=j<=r,如果有a[i]>a[j]，这样的发生说明在a的前段中i...mid的元素都比a[j]大，于是逆序数+=mid-i；如果a[i]
2、树状数组：
我们先假设一个1...n自然数排列，n不是很大，于是这样就可以申请一个n个空间的a数组，首先全部置0，每次将排列中的数i取出（从左到右取出），改变a数组的元素的值为1（1），然后求出a[1...i-1],的和（1），这个和就是小于i的值的和sum，就是i这个数的逆序数。这里的（1）、（2）就会用到树状数组的logn时间复杂度的算法。
但是这里说自然数的范围很大比如（0-999，999，999）时候，而个数不多时。这样是情况才是作者想考察我们算法的东西，那么这里就要说说离散化的用法了。
离散化：其实我开始理解就是想的很多大数据用数组来存储，那么下标就代表了数据本身了，举个简单的列子。
1、1000、100000、100000、999。
这样一串数，如果用数组来存储，只需要开辟5个int空间就够了。这样就把离散的大数据很轻巧的装到小盒子里面了。这样说，其实你可能还在懵懂中，因为这样的方法好像随处可见，我开始也是这样想的，没什么特别的，但是当我看到了一个别人博客里做的离散化题目后才深切的体会。那么下面让我们来看看在逆序数中的用法吧！
如果将逆序数的本质找到就可以很好理解了，求逆序数其实就求每个数的逆序数之和，如果要求当前逆序数，则是找当前数的后续数中比他小的数的个数，然后在抽象一下就可以知道，其实对于逆序数而言，与元素的本身没关系，而是与元素与元素之间的大小有关系，这点理解到的很重要的。
既然是元素与元素之间大小相关的话，我们就可以这样看的问题了，对于上面的一串数可以用另外一串具有最小数据本身的数来替代，假设用3、40、50、60、20，比较一下，可以看出他们元素与元素之间的大小关系是一样的。于是我们就可以进一步推测能够找到最小串的自然数来替代了，就是1、3、4、5、2。看看吧！这串数够小了吧，而且关系和上面的大数据也相同，即是说逆序数相同。
如果找到了这样的一串数来替代大数据的话，我们就可以开小空间数组来存储这些数了。然后就可以用树状数组来求出逆序数，复杂度为nlogn。
这里就要想怎样求得这样的串了，其实稍微一想便知道，其实这串数就是大数据的排名情况。比如1000排名第3，于是1000就是3。求排名其实就是求一个排序，排序后的数组下标就是该数据的排名。于是我们会问，你怎么知道该数据和下标的对应关系呢？
假设我们为每个大数据建立起1对1的关系的话就好说了。
struct Ln
{
int a;表示大数据
int b;表示下标ln[i],这里的i==b
}
Ln ln[N];
建立好对应关系后，对ln排序，排好序后每个小标都有排名了，即是大数据的排名，然后将他放入a数组中，建立......
行列式逆序数怎么算
按第一列展开,D11=1,D12=3,D13=2,正负号就看他们的下标和是负数还是正数,如：D11的下标和是2,D13的下标和是4,所以是正的
行列式的逆序数怎么算
只计算行逆序数（列号升序的情况下）或者列逆序数（行号已经按升序排列的情况下）
求3756412的逆序数？
在3后面比它小的有2个，逆序数为2
在7后面比它小的有5个，逆序数为5
在5后面比它小的有3个，逆序数为3
在6后面比它小的有3个，逆序数为3
在4后面比它小的有2个，逆序数为2
在1后面比它小的有0个，逆序数为0
所以序列的逆序数有2+5+3+3+2=15
逆序数的逆序数的计算
计算一个排列的逆序数的直接方法是逐个枚举逆序，同时统计个数。例如在序列 { 2, 4, 3, 1 } 中，逆序依次为 (2,1), (4,3), (4,1), (3,1)，因此该序列的逆序数为 4。下面这个 Visual Basic 6.0 编写的示例使用的就是直接计数的方法，函数 NiXushu 返回一个字符串的逆序数。Private Function NiXuShu(ByVal l As String) As Long '逆序数计算Dim i As Integer, j As Integer, c As LongDim n() As IntegerReDim n(Len(l))For i = 1 To Len(l)n(i) = Val(Mid(l, i, 1))For j = 1 To i - 1If n(i) < n(j) Thenc = c + 1End IfNext jNext iNiXuShu = cEnd Function 直接计数法虽然简单直观，但是其时间复杂度是 O(n^2)。一个更快（但稍复杂）的计算方法是在归并排序的同时计算逆序数。下面这个 C++ 编写的例子演示了计算方法。函数 mergeSort() 返回序列的逆序数。int is1[n],is2[n]; is1为原数组，is2为临时数组，n为个人定义的长度long mergeSort(int a,int b) 下标，例如数组int is[5]，全部排序的调用为mergeSort(0,4){if(a
这个的是0
1后面<1的数0个＋2后面<2的数0个＋3后面<3的数0个＝0
可以推广为（a,b,c,……，z)
a后面小于a的数A个……一直加到z后面小于z的数Z个
即为它的逆序数！
排列，1，6，5，3，4，2的逆序数是多少，怎么样算，急
逆序数是逆序的个数，”逆序”是相对“
”顺序”而言的。“顺序”是指由小到大的自然数顺序，如：1，2，3……所以，这道题的逆序对为6，5；6，3；6，4；6，2；5，3；5，4；5，2；3，2；4，2。所以逆序数为9。
逆序数怎么求
我收集到的有两种方法：归并排序和树状数组。
1、归并排序：
假设a[l...r]这个数组，先二分mid=(l+r)/2；那么我们假设已经求出了a[l...mid],a[mid+1...r]这两段元素的逆序数且排好序，于是可以将这两段归并了，归并的同时计算逆序数，如果前段的数小于后段的数，属于正常排序，反之，就会有逆序数产生。假设l<=i<=mid,mid+1<=j<=r,如果有a[i]>a[j]，这样的发生说明在a的前段中i...mid的元素都比a[j]大，于是逆序数+=mid-i；如果a[i]
2、树状数组：
我们先假设一个1...n自然数排列，n不是很大，于是这样就可以申请一个n个空间的a数组，首先全部置0，每次将排列中的数i取出（从左到右取出），改变a数组的元素的值为1（1），然后求出a[1...i-1],的和（1），这个和就是小于i的值的和sum，就是i这个数的逆序数。这里的（1）、（2）就会用到树状数组的logn时间复杂度的算法。
但是这里说自然数的范围很大比如（0-999，999，999）时候，而个数不多时。这样是情况才是作者想考察我们算法的东西，那么这里就要说说离散化的用法了。
离散化：其实我开始理解就是想的很多大数据用数组来存储，那么下标就代表了数据本身了，举个简单的列子。
1、1000、100000、100000、999。
这样一串数，如果用数组来存储，只需要开辟5个int空间就够了。这样就把离散的大数据很轻巧的装到小盒子里面了。这样说，其实你可能还在懵懂中，因为这样的方法好像随处可见，我开始也是这样想的，没什么特别的，但是当我看到了一个别人博客里做的离散化题目后才深切的体会。那么下面让我们来看看在逆序数中的用法吧！
如果将逆序数的本质找到就可以很好理解了，求逆序数其实就求每个数的逆序数之和，如果要求当前逆序数，则是找当前数的后续数中比他小的数的个数，然后在抽象一下就可以知道，其实对于逆序数而言，与元素的本身没关系，而是与元素与元素之间的大小有关系，这点理解到的很重要的。
既然是元素与元素之间大小相关的话，我们就可以这样看的问题了，对于上面的一串数可以用另外一串具有最小数据本身的数来替代，假设用3、40、50、60、20，比较一下，可以看出他们元素与元素之间的大小关系是一样的。于是我们就可以进一步推测能够找到最小串的自然数来替代了，就是1、3、4、5、2。看看吧！这串数够小了吧，而且关系和上面的大数据也相同，即是说逆序数相同。
如果找到了这样的一串数来替代大数据的话，我们就可以开小空间数组来存储这些数了。然后就可以用树状数组来求出逆序数，复杂度为nlogn。
这里就要想怎样求得这样的串了，其实稍微一想便知道，其实这串数就是大数据的排名情况。比如1000排名第3，于是1000就是3。求排名其实就是求一个排序，排序后的数组下标就是该数据的排名。于是我们会问，你怎么知道该数据和下标的对应关系呢？
假设我们为每个大数据建立起1对1的关系的话就好说了。
struct Ln
{
int a;表示大数据
int b;表示下标ln[i],这里的i==b
}
Ln ln[N];
建立好对应关系后，对ln排序，排好序后每个小标都有排名了，即是大数据的排名，然后将他放入a数组中，建立......
行列式逆序数怎么算
按第一列展开,D11=1,D12=3,D13=2,正负号就看他们的下标和是负数还是正数,如：D11的下标和是2,D13的下标和是4,所以是正的
行列式的逆序数怎么算
只计算行逆序数（列号升序的情况下）或者列逆序数（行号已经按升序排列的情况下）
求3756412的逆序数？
在3后面比它小的有2个，逆序数为2
在7后面比它小的有5个，逆序数为5
在5后面比它小的有3个，逆序数为3
在6后面比它小的有3个，逆序数为3
在4后面比它小的有2个，逆序数为2
在1后面比它小的有0个，逆序数为0
所以序列的逆序数有2+5+3+3+2=15
逆序数的逆序数的计算
计算一个排列的逆序数的直接方法是逐个枚举逆序，同时统计个数。例如在序列 { 2, 4, 3, 1 } 中，逆序依次为 (2,1), (4,3), (4,1), (3,1)，因此该序列的逆序数为 4。下面这个 Visual Basic 6.0 编写的示例使用的就是直接计数的方法，函数 NiXushu 返回一个字符串的逆序数。Private Function NiXuShu(ByVal l As String) As Long '逆序数计算Dim i As Integer, j As Integer, c As LongDim n() As IntegerReDim n(Len(l))For i = 1 To Len(l)n(i) = Val(Mid(l, i, 1))For j = 1 To i - 1If n(i) < n(j) Thenc = c + 1End IfNext jNext iNiXuShu = cEnd Function 直接计数法虽然简单直观，但是其时间复杂度是 O(n^2)。一个更快（但稍复杂）的计算方法是在归并排序的同时计算逆序数。下面这个 C++ 编写的例子演示了计算方法。函数 mergeSort() 返回序列的逆序数。int is1[n],is2[n]; is1为原数组，is2为临时数组，n为个人定义的长度long mergeSort(int a,int b) 下标，例如数组int is[5]，全部排序的调用为mergeSort(0,4){if(a
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