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本題採用歸併排序的思想對問題進行求解，即在每次遞迴歸併中，對遞迴出的子問題考慮能組成逆序對的個數，來以此累加。

解題程式碼：

 1 static int mod = (int) (1e9 + 7);
 2     //逆序對問題
 3     public int InversePairs(int [] array) {
 4         if (array == null ||array.length == 1 ) {
 5             return 0;
 
 6         }
 7         return process(array,0,array.length - 1) % mod;
 8     }
 9     
10     public int process(int[] array,int l,int r) {
11         if (l == r) {
12             return 0;
13         }
14         int mid = l + ((r - l) >> 1);
15         return (process(array,l,mid) + process(array,mid + 1,r) + merge(array,l,mid,r)) % mod;
 
16     }
17     
18     public int merge(int[] array,int l,int mid,int r) {
19         int ans = 0;
20         int i = l, j = mid + 1;
21         int[] help = new int[r - l + 1];
22         int cnt = 0;
23         while (i <= mid && j <= r) {
24             if (array[i] > array[j]) {
25
 
                 ans += r - j + 1;
26                 help[cnt++] = array[i++];
27             }
28             else {
29                 help[cnt++] = array[j++];
30             }
31         }
32         while (i <= mid) {
33             help[cnt++] = array[i++];
34         }
35         while (j <= r) {
36             help[cnt++] = array[j++];
37         }
38         for (int k = 0; k < r - l + 1; k++) {
39             array[k + l] = help[k];
40         }
41         return ans % mod;
42     }

還可以借鑑這道題的思路：

 1 /*利用歸併排序思想,求解部分最小和的問題
 2      * 如arr = {1,3,4,2,5} ,則對於1來說左側沒有比1小的數，所以和為0
 3      *                           對於3來說左側有個1比3小，所以和為1
 4      *                          對於4來說左側有個1和3比4小，所以和為4
 5      *                           對於2來說左側有個1比2小，所以和為1
 6      *                         對於5來說左側有1，3，4，2比5小，所以和為10   所以總和為16
 7      */
 8     /*
 9      * 可以換一種思路進行求解：
10      * 1.對於第一個1，之後有3，4，2，5四個數都比它大，所以共要加4次
11      * 2.對於第二個3，之後有4，5兩個數都比它大，所以共要加2次
12      * 3.按照這個思路以此類推至最後一個元素
13      * 
14      * 所以可以沿用歸併排序的思想，每次歸併時，如果左邊的數比右邊的數小，則加上一次左邊的這個數
15      */
16     
17     public static int MergeAll(int[] arr)
18     {
19         if (arr == null || arr.length == 1) {
20             return 0;
21         }
22         return process(arr,0,arr.length - 1);
23     }
24     
25     public static int process(int[] arr,int l,int r)
26     {
27         if (l == r) {
28             return 0;
29         }
30         int mid = l + ((r - l) >> 1);
31         
32         return process(arr,l,mid) + process(arr,mid + 1,r) + Merge(arr,l,mid,r);
33     }
34     
35     public static int Merge(int[] arr,int l,int mid,int r)
36     {
37         int ans = 0;
38         int i = l, j = mid + 1;
39         int[] help = new int[r - l + 1];
40         int cnt = 0;
41         while (i <= mid && j <= r) {
42             if (arr[i] < arr[j]) {
43                 ans += arr[i] * (r - j + 1);
44                 help[cnt++] = arr[i++];
45             }
46             else {
47                 help[cnt++] = arr[j++];
48             }
49         }
50         while (i <= mid) {
51             help[cnt++] = arr[i++];
52         }
53         while (j <= r) {
54             help[cnt++] = arr[j++];
55         }
56         for (int k = 0; k < r - l + 1; k++) {
57             arr[k + l] = help[k];
58         }
59         return ans;
60     }