离散化
离散化：不关注数字本身，只关注大小关系时，利用排名代替原数据
本质：一种哈希，将离散的数字、浮点数，转换成 1 − n 1-n 1−n
例如：【 100 ， 200 ， 300 ， 400 ， 500 100，200，300，400，500 100，200，300，400，500】，离散化后为【 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 1，2，3，4，5 1，2，3，4，5】
所有仅关注偏序关系的题目，均可以先离散化
- 一般不会单独考离散化，会结合树状数组、线段树等结构一起考
- 先离散化后数组变成 1 − n 1-n 1−n，此时可以当作下标
数组 a a a 的离散化步骤：
- 把 a a a 拷贝一份设置为 b b b
- 对 b b b 排序、去重
- 把 a a a 中每个元素设置为 b b b 数组中的下标（二分查找）
写法一：
from bisect import bisect_left
def Discrete(a):""":param a: 输入列表a:return: 返回离散后的结果"""# 拷贝一份b，排序去重b = list(set(a))b.sort()ans = []# 对a中的每个元素x，将x转换成b列表中的下标for x in a:ans.append(bisect_left(b, x))return ans
写法二：
def Discrete(a):""":param a: 输入列表a:return: 返回离散后的结果"""# 拷贝一份b，排序去重b = list(set(a))b.sort()ans = []value = list(range(len(b)))dic = dict(zip(b, value))# 对a中的每个元素x，将x转换成b列表中的下标for x in a:ans.append(dic[x])return ans
详见个人博客内容：离散化
)
