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我正在尝试使用 MergeSort 在 MATLAB 中实现反转计数器，但由于某种原因，有些答案离题了。例如，[3, 4, 8, 1] 中的反转数为 3，但我得到 2。但是，数组的排序正确，所以我认为我计算拆分反转的方式是问题所在。

这是我的代码：

我在 C++ 上使用 LAPACK 来反转一个复杂的矩阵。具体来说，我使用的两个功能是：

zgetrf用于 LU 分解。

zgetri为反转。

现在作为我优化代码的目标，我有一个关于时间的问题。使用带有 LAPACK 的通用矩阵求逆方法（如果您有更好/更快的函数可以使用，请告诉我），函数的时序是否与矩阵中的值无关？

例如，反转单位矩阵会比反转密集矩阵更快吗？

再次，我想强调一下，我问的是关于复矩阵的一般 LAPACK 求逆的问题。我知道可以使用的各种三对角和带状功能。

我假设矩阵中的所有元素都是复数。

谢谢，凯文

我有这个工作：

它获取没有零件编号的所有位置。但我想做这样的事情来获取除一些记录之外的所有内容：

在通过分而治之的方法查找数组中的反转次数的过程中，我遇到了一个实现合并步骤的问题：我们有两个排序的数组，任务是计算第一个数组的元素时的情况数大于第二个元素。

例如，如果数组是v1 = [1,2,4], v2 = [0,3,5]，我们应该计算 4 次反转。

因此，我在 Matlab 中实现了合并步骤，但我遇到了如何使其快速的问题。

首先，我尝试了蛮力方法

它和下一个片段一样工作得太慢

有没有什么好办法让它更快？

编辑

感谢您的回答和方法！我为我的进一步工作找到了有趣的东西。

这是片段，这应该是我尝试过的最快的

基本上我正在尝试用Java编写一个算法来确定数组中乱序的对数。因此，如果我们取 i 和 j 并且 j 在数组中的位置比 i 高，但 A[i] > A[j] 则它将这两个数字计为反转。目前这就是我所拥有的：

这样做只是比较彼此相邻的对，所以现在我正在尝试修改它以找到数组中较低位置的值高于较高位置的数字的任意两个数字。我知道如何做这样的事情，但我希望运行时间为 (n+k)，其中 n 是数组的长度，k 是数组中的反转数。

编辑：这是我实现插入排序的尝试：

k 应该跟踪多少反转。对于数组 5、4、3、2、1，我返回的数字是 6。对吗？

我正在尝试使用 Python 计算长文本文件中的反转次数。我不断收到错误消息left = sortCount(alist, len1, i)

我的起始字符串是

我想捕获单个令牌 alpha、beta、...

在一个这样的表达式中，也可能有运算符被引用为 'lt'、'gt' 并且到目前为止我已经应用了这个正则表达式。

此表达式不会将 'eq'、'lt'、'gt' 检测为有界词，而只是将 'e'、'q'、'l'、't'、'g' 检测到。我错过了什么？

我正在尝试计算数组中的反转次数。当它应该是 4 时，我得到了 3 的结果。这是我的代码。

有谁知道它为什么这样做？谢谢

我想在使用合并排序对数组进行排序时计算反转。为此，我在条件句中添加了一个变量，以便在遇到反转时递增。伪代码：

但是我不确定复杂性是否保持不变：O（n log n）。

仅增加一个变量是否会导致更差的 WC 复杂性？据我所知，它只取决于最大的加数（n 因子）。添加一个常数或在最坏的情况下 (n - 1) + (n - 2) = 2n - 3 增量会大大改变复杂性吗？如果是，你有什么建议？

我目前正在研究神经网络，或者更具体地说是图像分类。当我阅读时，我想知道以下是否已经完成/是否可行。如果有人可以向我指出一些来源或想法，我将不胜感激！

在传统的神经网络中，您有一个图像训练数据集和网络中神经元的权重。目标是优化权重，以便图像的分类对于训练数据是准确的，并且新图像尽可能好。

我想知道你是否可以扭转这一点：给定一个神经网络及其神经元的权重，生成一组与网络分离的类相对应的图像，即这个特定网络能够处理的图像类型的原型分类好。

在我看来，它的工作原理如下（我确信这不太可能实现，但只是为了让这个想法得到理解）：想象一个神经网络，它能够对包含标签 cat、dog 的图像进行分类，但都不包含这些标签。我想要的是“逆”，即猫的图像，狗的图像和与其他两个类别“最远”的图像。我认为这可以通过生成图像并最小化一个特定类的损失函数来完成，同时最大化所有其他类的损失函数。

谷歌 Deep Dream 是如何将它“梦想”的东西形象化的吗？

我希望我的意思很清楚，如果不是，我会回答任何问题。