为每个数组元素计算数组中存在的较小元素

当需要为每个数组元素找到数组中比它小的元素时，我们可以采用多种方法。下面介绍两种常见的算法：

1. 暴力遍历

最简单的方法是对于每个元素，遍历整个数组并找到小于它的元素。这种方法需要执行嵌套循环，时间复杂度为O(n^2)，其中n是数组的长度。下面是具体实现：

def find_smaller_elements(arr):
    res = []
    n = len(arr)
    for i in range(n):
        count = 0
        for j in range(n):
            if arr[j] < arr[i]:
                count += 1
        res.append(count)
    return res

该方法的优点是容易理解和实现；缺点是时间复杂度较高，在大规模数据下执行效率低。

2. 排序+二分查找

第二种方法是先排序数组，然后对于每个元素，通过二分查找找到比它小的元素的数量。此时时间复杂度降为O(n*log n)。下面是具体实现：

def find_smaller_elements(arr):
    sorted_arr = sorted(arr)
    res = []
    for i in arr:
        index = bisect.bisect_left(sorted_arr, i)
        res.append(index)
    return res

该方法的优点是时间复杂度低，适合处理大规模数据；缺点是需要额外的排序和二分查找操作，实现比较复杂。

总结

以上就是为每个数组元素计算数组中存在的较小元素的两种常见算法，根据实际情况选择合适的方法以提高代码效率。