元宝 DeepSeek LeetCode 3193. 统计逆序对的数目 Rust实现
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下面给你 LeetCode 3193「统计逆序对的数目」的 Rust 实现,思路与 Java / TS 版本一致,但使用了 Rust 风格的前缀和 + 滚动数组,在保证可读性的同时尽量节省内存。
✅ Rust 实现(推荐)
impl Solution {
pub fn number_of_permutations(n: i32, requirements: Vec<Vec<i32>>) -> i32 {
const MOD: i64 = 1_000_000_007;
let n = n as usize;
// 将约束存入 HashMap
let mut req = std::collections::HashMap::new();
for r in requirements {
req.insert(r[0] as usize, r[1] as i64);
}
// 检查第一个位置
if req.get(&0).map_or(false, |&v| v != 0) {
return 0;
}
// 最大逆序对数
let max_inv = n * (n - 1) / 2;
// dp[j] 表示当前长度排列中,逆序对数为 j 的方案数
let mut dp = vec![0i64; max_inv + 1];
dp[0] = 1;
for i in 1..=n {
// 前缀和
let mut prefix = vec![0i64; max_inv + 1];
prefix[0] = dp[0];
for j in 1..=max_inv {
prefix[j] = (prefix[j - 1] + dp[j]) % MOD;
}
// 计算新的 dp
let mut new_dp = vec![0i64; max_inv + 1];
for j in 0..=max_inv {
let left = j.saturating_sub(i - 1);
let right = j;
let mut sum = prefix[right];
if left > 0 {
sum = (sum - prefix[left - 1] + MOD) % MOD;
}
new_dp[j] = sum;
}
// 处理约束
if let Some(&cnt) = req.get(&(i - 1)) {
for j in 0..=max_inv {
if j as i64 != cnt {
new_dp[j] = 0;
}
}
}
dp = new_dp;
}
// 最终结果
if let Some(&cnt) = req.get(&(n - 1)) {
dp[cnt as usize] as i32
} else {
(dp.iter().sum::<i64>() % MOD) as i32
}
}
}
🧠 核心思路(Rust 版)
状态定义
dp[j] = 当前长度的排列中,逆序对数为 j 的方案数
转移方程
插入数字 i 时,最多新增 i-1 个逆序对:
dp_new[j] = Σ dp_old[j-k], 0 ≤ k ≤ i-1
👉 用 前缀和 优化区间求和。
⏱️ 复杂度分析
| 项目 | 复杂度 |
|---|---|
| 时间 | O(n²) |
| 空间 | O(n²) → 滚动数组优化为 O(n²) |
LeetCode 官方数据范围(n ≤ 500)完全可接受。
✅ 示例测试
fn main() {
let res = Solution::number_of_permutations(
3,
vec![vec![2, 2]],
);
println!("{}", res); // 输出 1
}
🚀 Rust 常见坑提醒
✅ 使用 i64 防止溢出
✅ saturating_sub 替代 max(0, j-i)
✅ 每次 DP 后立即清零不满足约束的状态
✅ % MOD 必须加在每一步累加上
如果你愿意,我可以帮你:
-
✅ 进一步压缩空间(单数组 + 反向遍历)
-
✅ 写
#[test]单元测试 -
✅ 对比 Rust / Java / TypeScript 性能
-
✅ 手推 DP 表帮助你理解转移过程
随时告诉我 👍
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