給定乙個整數陣列 nums，按要求返回乙個新陣列 counts。陣列 counts 有該性質： counts[i] 的值是 nums[i] 右側小於 nums[i] 的元素的數量。
解題思路
方法一：暴力求解：通過兩層迴圈，一一比較，遍歷所有情況。複雜度為o(n^2)。
方法二：通過二分查詢改進暴利求解
在第一輪的基礎上第二輪的遍歷的複雜度。也就是把n減少到乙個複雜度更小的情況，一般選擇o(logn)，即可用二分法快速找到有幾個比當前元素小，這就現實了從n降階到logn。
優化關鍵點
(1)對應每個單個元素，有乙個單調的（排好序的）list儲存所有在他右邊的元素。這個list用於後面使用二分檢索來找小於該元素的元素的個數。（2）快速使用二分檢索。
主要操作步驟：
1、無論nums裡面前面的數字怎麼排布，最後乙個元素對應的輸出一定是0。因為他的右邊沒有別的元素可以給他比較。
2、nums從右往左輸入。即方便不斷給sorted_nums的list新增新元素。sorted_nums為排序好的儲存當前素有右邊元素的list。
3、實現排序的方法是用bisect.insort將當前的元素放到sorted_nums中間對應的排序下的位置。
4、對於每個元素而言，右邊的所有元素已經存放在sorted_nums中，並且排好序。
5、可以直接使用bisect.bisect_left找到對應的元素在sorted_nums的下標。他的下標表示為在sorted_nums中比他小的元素的個數。把其一次新增到ans中去。
6、由於sorted_nums是從右往左新增的，ans新增index的順序也是從右往左的。所有最後返回的時候要重新顛倒回來。
演算法分析：
時間複雜度：第一輪迴圈遍歷所有元素o(n)，第二輪迴圈使用二分檢索o(logn)。綜合來說是o(nlogn)。
空間複雜度：需要建立乙個sorted_nums來記錄排序好的右邊元素。所以是：o(n)。
class
solution
:def
countsmaller
(self, nums: list[
int])-
> list[
int]:if
not nums:
return
sorted_nums =
ans =
## 二分查詢bisect模組，python自帶的函式
for n in nums[::
-1]:
index = bisect.bisect_left(sorted_nums,n)
bisect.insort(sorted_nums,n)
return ans[::-1]
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