求小和 --- 这个题目由于笔者太饿了,所以分析过程比较简便 以后有时间补上

package basic_class_01;
/**
 * 求小和问题  :  找出左边  比  右边  元素  小的所有 元素之后
 * @author lenovo
 *
 */
public class Code_12_SmallSum {

    /**
     * 
     * 
     * 求小和问题   
     * 
     * 
     * @param arr
     * @return
     */

    public static int smallSum(int[] arr) {
        if(arr == null || arr.length < 2) {
            return 0;
        }
        return mergeSort(arr, 0, arr.length - 1);
    }


    public static int mergeSort(int[] arr, int L, int R) {
        if(L == R) {
            return 0;
        }
        int mid = L + ((R - L) >> 1);
        return mergeSort(arr, L, mid) + mergeSort(arr, mid + 1, R) + merge(arr, L, mid, R);
    }



    /**
     * 每一个小组的小和在上一次就已经计算完成了
     * 所以合并时需要计算一个更大范围里的小和
     * 
     * @param arr
     * @param L
     * @param M
     * @param R
     * @return
     */
    public static int merge(int[] arr, int L, int M, int R) {
        int[] help = new int[R - L + 1];
        int i = 0;
        int p1 = L;
        int p2 = M + 1;
        int res = 0;

        /**
         * 求出小和之后  需要进行排序
         * 这一步排序才是关键所在,因为排序之后可以节省重复的运算
         * 如果不进行排序 的话  有的小和 可能会被漏掉,而且比较的次数也变得更多
         */
        while(p1 <= M && p2 <= R) {
            res += arr[p1] < arr[p2] ? (R - p2 + 1) * arr[p1] : 0;  //  (R - p2 + 1)  这个是比左边元素大的有多少个
            help[i++] = arr[p1] < arr[p2] ? arr[p1++] : arr[p2++];
        }
        while(p1 <= M) {
            help[i++] = arr[p1++];
        } 
        while(p2 <= R) {
            help[i++] = arr[p2++];
        }
        for(i = 0; i < help.length; i++) {
            arr[L + i] = help[i];
        }
        return res;
    }
}

好喜欢那种安静写作业的女生啊,特别美.真好,安静地看着她.