关于计算数组逆序数的Python分治代码的疑问咨询

让我逐个帮你拆解这段Python代码，解答你的三个疑问：

疑问1：左右子数组长度为1时的处理逻辑与逆序数统计 #

你的推测大体是对的——代码采用类似归并排序的分治思路，不断拆分数组直到子数组长度为1。但长度为1的子数组本身不会触发逆序数统计，因为单个元素不存在逆序对，此时函数会直接返回该子数组（不进入if len(x) > 1的分支）。

逆序数的统计发生在回溯合并两个长度为1的子数组的时候：
比如左子数组是[3]，右子数组是[2]，合并时会进入elif a[i] > b[j]的分支：

• 把b[j]（也就是2）放到结果数组x中
• 执行count += (len(a)-i)，这里len(a)是1，i是0，所以count加1，正好统计了(3,2)这个逆序对
• 之后处理剩余的左子数组元素，完成合并。

疑问2：midsection元素的去向 #

你这里是对Python切片规则产生了误解：
代码中leftArray = x[:midsection]是取数组x中从开头到索引midsection-1的元素，而rightArray = x[midsection:]是取从索引midsection到数组末尾的元素。也就是说，midsection对应的元素是rightArray的第一个元素，并没有被遗漏。

举个例子：如果原数组是[5,2,7,1]，midsection = 4//2 = 2，那么leftArray = [5,2]，rightArray = [7,1]，所有元素都被分到了左或右子数组中，不存在“无主”元素。

疑问3：排序逻辑的位置 #

你说的没错——count += (len(a)-i)的正确性确实依赖左右子数组已经排序，而这段代码的排序逻辑就藏在递归回溯的合并过程中：
当递归调用inversionsCount(leftArray)和inversionsCount(rightArray)时，这两个调用会分别把leftArray和rightArray排序好（函数返回的就是排序后的数组，而且因为列表是可变对象，递归中对leftArray/rightArray的修改会直接作用于原列表）。

当进入合并步骤时，a = leftArray和b = rightArray已经是两个有序的子数组了，这时候如果a[i] > b[j]，说明a中从i到末尾的所有元素都比b[j]大，这些元素和b[j]都构成逆序对，所以用len(a)-i来统计这部分逆序数是完全正确的。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者n.y