動態規劃和分治法的區別
動態規劃也是一種分治思想（比如其狀態轉移方程就是一種分治），但與分治演算法不同的是，分治演算法是把原問題分解為若干個子問題，自頂向下求解子問題，合併子問題的解，從而得到原問題的解。動態規劃也是把原始問題分解為若干個子問題，然後自底向上，先求解最小的子問題，把結果存在**中，在求解大的子問題時，直接從**中查詢小的子問題的解，避免重複計算，從而提高演算法效率。
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分治法解題思路：
定義基本情況。
將問題分解為子問題並遞迴地解決它們。
合併子問題的解以獲得原始問題的解。
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給定乙個整數陣列 nums ，找到乙個具有最大和的連續子陣列（子陣列最少包含乙個元素），返回其最大和。
示例:輸入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4],
輸出: 6
解釋: 連續子陣列 [4,-1,2,1] 的和最大，為 6。
在此題的情況下：
1.取陣列中心點為p，最大的連續子陣列要麼在p的左邊，要麼在p的右邊，要麼穿過p，一共有三種基本情況。
2.p左邊的陣列再取中心點，求最大子陣列和
p右邊的陣列再取中心點，求最大子陣列和
3.合併最大的子陣列和
)在陣列中的兩個數字，如果前面乙個數字大於後面的數字，則這兩個數字組成乙個逆序對。輸入乙個陣列，求出這個陣列中的逆序對的總數。
題解：歸併排序：
如果將陣列1【2,3,4,5】與陣列2【1,5,6,8】合併，陣列1在陣列2之前。首先合併2與1中的最小值1。由於2比1大，陣列1中的所有數都比1大且都能構成逆序對，逆序對總數加4，以此類推。
class
solution
:def
mergesort
(self, nums, tmp, l, r)
:if l >= r:
return
0 mid =
(l + r)//2
inv_count = self.mergesort(nums, tmp, l, mid)
+ self.mergesort(nums, tmp, mid +
1, r)
i, j, pos = l, mid +
1, l
while i <= mid and j <= r:
if nums[i]
<= nums[j]
: tmp[pos]
= nums[i]
i +=
1 inv_count +=
(j -
(mid +1)
)else
: tmp[pos]
= nums[j]
j +=
1 pos +=
1for k in
range
(i, mid +1)
: tmp[pos]
= nums[k]
inv_count +=
(j -
(mid +1)
) pos +=
1for k in
range
(j, r +1)
: tmp[pos]
= nums[k]
pos +=
1 nums[l:r+1]
= tmp[l:r+1]
return inv_count
defreversepairs
(self, nums: list[
int])-
>
int:
n =len(nums)
tmp =[0
]* n
return self.mergesort(nums, tmp,
0, n -
1)
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