https://leetcode-cn.com/problems/count-good-triplets-in-an-array/
给你两个下标从 0 开始且长度为 n 的整数数组 nums1 和 nums2 ，两者都是 [0, 1, ..., n - 1] 的 排列 。
好三元组 指的是 3 个 互不相同 的值，且它们在数组 nums1 和 nums2 中出现顺序保持一致。换句话说，如果我们将 pos1v 记为值 v 在 nums1 中出现的位置，pos2v 为值 v 在 nums2 中的位置，那么一个好三元组定义为 0 <= x, y, z <= n - 1 ，且 pos1x < pos1y < pos1z 和 pos2x < pos2y < pos2z 都成立的 (x, y, z) 。
请你返回好三元组的 总数目 。
示例 1：
输入：nums1 = [2,0,1,3], nums2 = [0,1,2,3]
输出：1
解释：
总共有 4 个三元组 (x,y,z) 满足 pos1x < pos1y < pos1z ，分别是 (2,0,1) ，(2,0,3) ，(2,1,3) 和 (0,1,3) 。
这些三元组中，只有 (0,1,3) 满足 pos2x < pos2y < pos2z 。所以只有 1 个好三元组。
示例 2：
输入：nums1 = [4,0,1,3,2], nums2 = [4,1,0,2,3]
输出：4
解释：总共有 4 个好三元组 (4,0,3) ，(4,0,2) ，(4,1,3) 和 (4,1,2) 。
提示：
n == nums1.length == nums2.length
3 <= n <= 10^5
0 <= nums1[i], nums2[i] <= n - 1
nums1 和 nums2 是 [0, 1, ..., n - 1] 的排列。
- 平衡二叉树
- 枚举
- 暂无
本题的第一个关键点是：根据数组 A 的索引对应关系置换数组 B，得到新的数组 C，问题转化为堆 C 求递增三元组的个数
比如对于题目给的：nums1 = [2,0,1,3], nums2 = [0,1,2,3]
我们可以获取到 nums1 的索引对应关系，即 2->0, 0->1, 1->2, 3->3。
n = len(nums1)
for i in range(n):
d[nums1[i]] = i用这个对应关系更新 nums2，最终得到的数组为 [1,2,0,3]，我们只需要求 [1,2,0,3] 的递增三元组的个数即可。
for i in range(n):
nums.append(d[nums2[i]])第二个关键单是枚举中间值 x，这样以 x 为中间值的递增三元组的个数就是 ycnt * zcnt(笛卡尔积)，其中 ycnt 为 x 前面的比 x 小的，zcnt 为后面的比 x 大的。
比较容易想到的方法是使用两个平衡二叉树，代码：
sl1 = SortedList()
sl2 = SortedList(nums)
for num in nums:
sl1.add(num)
sl2.remove(num)
ans += sl1.bisect_left(num) * (len(sl2) - sl2.bisect_left(num + 1))
return ans实际上使用 sl1 就足够了。这是因为 zcnt 其实也等价于所有比 x 大的数的总数 - sl1 中比 x 大的数的个数，而这个信息通过 sl1 就足以求得。具体代码见下方代码区。我们可以省去一个 SortedList 的开销，因此不管是空间复杂度还是时间复杂度都可以获得常数级别的优化。
- 根据数组 A 的索引对应关系置换数组 B，得到新的数组 C，问题转化为堆 C 求递增三元组的个数
- 枚举三元组中中间的数
- 语言支持：Python3
Python3 Code:
from sortedcontainers import SortedList
class Solution:
def goodTriplets(self, nums1: List[int], nums2: List[int]) -> int:
d = {}
nums = []
ans = 0
n = len(nums1)
for i in range(n):
d[nums1[i]] = i
for i in range(n):
nums.append(d[nums2[i]])
sl1 = SortedList()
for num in nums:
sl1.add(num)
ans += sl1.bisect_left(num) * ((n - num - (len(sl1) - sl1.bisect_left(num))))
return ans复杂度分析
令 n 为数组长度。
- 时间复杂度：$O(nlogn)$
- 空间复杂度：$O(n)$
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