hard太难了啦，大家还是酌情做题，不要浪费太多时间。
相关题目：LCR 170. 交易逆序对的总数 - 力扣（LeetCode）
目录
1、题目链接
2、题目介绍
3、解法
4、代码
1、题目链接
315. 计算右侧小于当前元素的个数 - 力扣（LeetCode）
2、题目介绍
给你一个整数数组
nums，按要求返回一个新数组counts。数组counts有该性质：counts[i]的值是nums[i]右侧小于nums[i]的元素的数量。示例 1：
输入：nums = [5,2,6,1] 输出：[2,1,1,0] 解释：5 的右侧有 2 个更小的元素 (2 和 1) 2 的右侧仅有 1 个更小的元素 (1) 6 的右侧有 1 个更小的元素 (1) 1 的右侧有 0 个更小的元素示例 2：
输入：nums = [-1] 输出：[0]示例 3：
输入：nums = [-1,-1] 输出：[0,0]提示：
1 <= nums.length <= 105-104 <= nums[i] <= 104
3、解法
题解 - 力扣（LeetCode）
在这里推荐大家阅读上面这篇题解~
大概能清楚大部分思路。
具体步骤如下：
初始化：创建一个与原数组
nums大小相同的index数组，用于存储nums中每个元素的原始索引。
这是因为归并排序会打乱元素的顺序，但我们需要保留元素的原始位置来正确计算每个位置的结果。同时，创建两个辅助数组
index_temp和ret，其中index_temp用于归并过程中的临时索引存储，ret用于存储最终结果，即每个元素右侧小于它的元素数量。归并排序：对
nums数组进行归并排序，但在排序过程中，我们并不直接对nums进行操作，而是对index数组进行操作。这样做的原因是，我们可以通过index数组间接地比较nums中的元素，并保留元素的原始位置信息。在归并的过程中，每当我们将一个来自左子数组的索引放入index_temp时，我们就知道它右侧（在nums中）有多少来自右子数组的元素小于它（这些元素已经被排序并放在其右侧），从而可以更新ret数组中对应位置的值。计算并更新结果：在归并的过程中，我们使用两个指针
i和j分别指向左子数组和右子数组的当前索引，并通过比较nums[index[i]]和nums[index[j]]的大小来决定将哪个索引放入index_temp。
如果
nums[index[i]]小于或等于nums[index[j]]，那么我们可以安全地将index[i]放入index_temp，并增加ret[index[i]]的值，增加的数量是j - mid - 1（即当前右子数组中还未处理的、且小于nums[index[i]]的元素数量）。返回结果：归并排序完成后，
ret数组中存储的就是每个元素右侧小于它的元素数量，直接返回ret即可。这种方法的时间复杂度是 O(n log n)，因为归并排序的时间复杂度是 O(n log n)，而我们在归并的过程中只进行了线性的额外操作。空间复杂度也是 O(n)，因为我们使用了与输入数组大小相同的额外空间来存储索引、临时索引和结果。
4、代码
class Solution {
public:
vector<int> index_temp;
vector<int> ret;
void mergeSort(vector<int>& nums, vector<int>& index, int l, int r) {
if (l >= r) return;
int mid = (l + r) >> 1;
mergeSort(nums, index, l, mid);
mergeSort(nums, index, mid + 1, r);
if (nums[index[mid]] <= nums[index[mid + 1]]) return;
int i = l, j = mid + 1, k = l;
while (i <= mid && j <= r) {
if (nums[index[i]] <= nums[index[j]]) {
ret[index[i]] += j - mid - 1;
index_temp[k++] = index[i++];
}
else index_temp[k++] = index[j++];
}
while (i <= mid) {
ret[index[i]] += j - mid - 1;
index_temp[k++] = index[i++];
}
while (j <= r) index_temp[k++] = index[j++];
for (i = l; i <= r; i++) index[i] = index_temp[i];
}
vector<int> countSmaller(vector<int>& nums) {
int n = nums.size();
index_temp.resize(n);
ret.resize(n);
vector<int> index(n);
for (int i = 0; i < n; i++) {
index[i] = i;
}
mergeSort(nums, index, 0, n - 1);
return ret;
}
};