MergeSort算法

MergeSort算法可以高效地求解逆序数对。在此代码中，通过利用归并排序的过程中计数逆序数对。该算法的核心思想是分治策略，首先将数组分成两半，再分别进行排序并计数合并过程中产生的逆序对。具体Matlab实现代码如下： function [sortedArray, count] = mergeSort(arr) if length(arr) <= 1 sortedArray = arr; count = 0; return; end mid = floor(length(arr) / 2); [left, leftCount] = mergeSort(arr(1:mid)); [right, rightCount] = mergeSort(arr(mid+1:end)); [sortedArray, splitCount] = mergeAndCount(left, right); count = leftCount + rightCount + splitCount; end function [mergedArray, count] = mergeAndCount(left, right) mergedArray = []; count = 0; i = 1; j = 1; while i <= length(left) && j <= length(right) if left(i) <= right(j) mergedArray = [mergedArray, left(i)]; i = i + 1; else mergedArray = [mergedArray, right(j)]; count = count + length(left) - i + 1; j = j + 1; end end mergedArray = [mergedArray, left(i:end), right(j:end)]; end 在该代码中，通过递归调用mergeSort函数实现了归并排序，并在mergeAndCount函数中计算了逆序数对的数量。最终返回的count即为逆序对的数量。

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

美赛可能会用到分治算法，代码如下。

算法精粹 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图 算法 排序 搜索 动态规划 回溯 分治

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Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

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