逆序对

在计算机科学和离散数学中，一个序列的逆序（inversion）对，是失去自然次序的元素对。

 定義 
 逆序 
設為一個排列，如果而且，
這個位置（有称为“序位”）对，或者這个元素对，被稱為是的一個逆序。

逆序集是所有逆序的集合。一個排列的使用基于位置表示法的逆序集，相同于其反向排列的使用基于元素表示法的逆序集，只有每个有序对的两个分量交換位置，反之亦然。

通常逆序是對於排列的定義，但也可以用於序列：
設是一個序列（或多重集排列）。如果而且，
這個位置对，或者這个元素对，被稱為是的一個逆序。

對於序列，根據基于元素定义的逆序不是唯一性的，因為不同的位置对上可能有相同的值對。

 逆序數 
序列的逆序數，是逆序集的势，它常用於量度排列或序列的已排序程度（有时叫做预排序度presortedness）。逆序数在至之间，含二者。

在一個排列的箭頭指向圖中，它是箭頭指向相交叉的數，也是從单位排列而得到的，以及每個与逆序有關的向量之和，它们在后面章节中定義。

對於逆序數，基于位置与基于元素定義之间的分別並不重要，因為排列及其反向排列都具有相同的逆序數。

其它測量（預先）排序程度的方式，包括了為排好序列而從序列中可以刪除元素的最小數量，對序列所“運行”排序的次數和長度，每個元素在已排序位置之上的距離總和（Spearman footrule），以及排序過程中必需的最少交換次數。比較排序算法計算逆序數的時間為。

目前求逆序对数目比较普遍的方法，是利用归并排序做到的时间复杂度；也可以利用树状数组、线段树来实现这种基础功能。复杂度均为。

 逆序有關的向量 
有三個類似的向量用於將排列的逆序，壓縮到能唯一確定它的这个向量中。它們通常被稱為逆序向量或。这里的定义及公式来源于逆序 (离散数学)。

本文將逆序向量記為Weisstein, Eric W. "Inversion Vector"  From MathWorld--A Wolfram Web Resource，其它的兩個向量有時分別稱為“左”和“右”逆序向量；為了避免與前面的逆序向量混淆，本文將另兩個分別稱為“左逆序計數”和“右逆序計數”。左逆序計數是以反向colexicographic次序的排列Reverse colex order of finitary permutations ，右逆序計數則是以字典序的排列。


逆序向量：采用基于元素的定義，是有序对較小（右）分量為的逆序數。
是在之中于之前，大于的元素的數量。

其更符合直觉的定义方式为：
是在之中于之前，大于的元素的数量。

后者定义也适用于没有反向对应者的序列。

左逆序計數：采用基于位置的定義，是有序对較大（右）分量為的逆序數。
是在之中于之前，大于的元素的數量。

右逆序計數，通常稱為Lehmer碼：采用基于位置的定義，是有序对較小（左）分量為的逆序數。
是之中于之後，小于的元素的數量。

和之间的关系：

的第一个数字和的最后一个数字总是，可以省略。

Rothe圖可以協助找出和。圖是以黑點來表示1的排列矩陣，每一個位置上若為逆序（通常以叉號表示），則在其右側與下方即有一點。是圖中第列排列逆序的加總，而是欄中排列逆序的加總。排列矩陣的逆矩阵即是此矩陣的轉置矩陣，因此某一排列的即是它轉置矩陣的，反之亦然。

和之间的关系：

 範例：四個元素的全部排列 
下面可排序表顯示了四個元素的集合，它的逆序集會有不同位置的24種排列、逆序相關向量和逆序數（右欄是它的反向排列，用於以colex排序）。可以看出和的位數總是相同，而和與位逆序集有關。
最右側欄是排列左上右下對角線的總和，如三角形圖示，以及是左下右上對角線的總和（配對在下降對角線中其右側都是組成，而在上升對角線中的左側都是組成）。
此表中的預設排序是反向colex次序，這與的colex次序相同。的字典序與的字典序相同。
用于比较的三個元素全部排列表

 排列的弱次序 
n物品排列的集合其部份次序的結構，稱為排列的弱次序，而構成格。
以逆序集的子集關係繪出的哈斯圖，則構成了稱為permutohedron的骨架。
如果依位置將某一排列分配給每個逆序集，所得到的排序是permutohedron的次序，其中的邊對應於連續兩元素的交換。這是排列的弱排序。The identity is its minimum, and the permutation formed by reversing the identity is its maximum.
如果依元素將某一排列分配給每個逆序集，所得到的排序將是凱萊圖的次序，其中的邊對應於連續兩元素的交換。對稱組的凱萊圖與其permutohedron相似，但是每個排列由其反向替換。

 参见 

 阶乘进制
 置换群
 置换的奇偶性

 引用 

 参考书目 













 延伸阅读 



 预排序度测度 




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Category:组合数学
Category:离散数学