diff --git a/README.md b/README.md
index 1a50104..96d54a2 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -281,6 +281,7 @@ My LeetCode solutions with Chinese explanation. 我的LeetCode中文题解。
 | 475 |[Heaters](https://leetcode.com/problems/heaters)|[C++](https://github.com/ShusenTang/LeetCode/blob/master/solutions/475.%20Heaters.md)|Easy|  |
 | 476 |[Number Complement](https://leetcode.com/problems/number-complement)|[C++](https://github.com/ShusenTang/LeetCode/blob/master/solutions/476.%20Number%20Complement.md)|Easy|  |
 | 485 |[Max Consecutive Ones](https://leetcode.com/problems/max-consecutive-ones)|[C++](https://github.com/ShusenTang/LeetCode/blob/master/solutions/485.%20Max%20Consecutive%20Ones.md)|Easy|  |
+| 493 |[Reverse Pairs](https://leetcode.com/problems/reverse-pairs/)|[C++](solutions/493.%20Reverse%20Pairs.md)|Hard|  |
 | 494 |[Target Sum](https://leetcode.com/problems/target-sum/)|[C++](https://github.com/ShusenTang/LeetCode/blob/master/solutions/494.%20Target%20Sum.md)|Medium|  |
 | 496 |[Next Greater Element I](https://leetcode.com/problems/next-greater-element-i)|[C++](https://github.com/ShusenTang/LeetCode/blob/master/solutions/496.%20Next%20Greater%20Element%20I.md)|Easy|  |
 | 500 |[Keyboard Row](https://leetcode.com/problems/keyboard-row)|[C++](https://github.com/ShusenTang/LeetCode/blob/master/solutions/500.%20Keyboard%20Row.md)|Easy|  |
diff --git a/solutions/493. Reverse Pairs.md b/solutions/493. Reverse Pairs.md
new file mode 100644
index 0000000..857bd09
--- /dev/null
+++ b/solutions/493. Reverse Pairs.md	
@@ -0,0 +1,82 @@
+# [493. Reverse Pairs](https://leetcode.com/problems/reverse-pairs/)
+
+# 思路
+
+求（重要）逆序对数。虽然求的不是普通的逆序对而是`i < j && nums[i] > 2*nums[j]`，但解法几乎都是一样的。我们甚至可以把逆序对定义成`i < j && nums[i] > f(nums[j])`。
+
+## 思路一、归并排序
+
+此题最经典的解法就是类似归并排序的分治法。即我们不断将大问题划分成两个子问题最后再合并起来，用式子表示就是`T(i, j) = T(i, m) + T(m+1, j) + C, m = (i+j)/2`。这里的C就是合并两个子问题，即“已知逆序对的两个数字分别位于子数组 nums[i, m] 和 nums[m+1, j] 之中，求满足这个条件的逆序对个数”。暴力求C的思路是用个两层循环遍历两个子数组，复杂度为平方级别，不可取。所以我们可以先对两个子数组排序，这样再用两个指针即可在线性复杂度内求得C。还需要解决最后一个问题，那就是如何对数组进行排序，我们当然可以直接调用STL中的`sort`，但是更快的方法是采用归并排序的思想里面的merge操作，因为不要忘了待排序数组的前后两半都是排好序的，这样我们每次排序的复杂度就是线性的。
+
+关于merge操作，这里多少几句，STL中有两个相关函数：
+1. `merge`: 将两个的有序的序列(两个序列可以在同一容器内)归并到另一个容器中；
+    * 例：`merge(vec1.begin(), vec1.end(), vec2.begin(), vec2.end(), vec3.begin())`
+2. `inplace_merge`: 将一个容器内分两个有序的部分归并到本身的容器。
+    * 例：`inplace_merge(vec1.begin(), vec1.begin() + mid + 1, vec1.end(), cmp)`（第二个参数是后半部分的开始，即mid+1；另外可传入比较函数，默认`less<int>()`）
+
+`inplace_merge`的基本思想就是开辟额外的空间，然后再归并到本身的容器里，我们也可以自己实现这个函数（亲测会快一些），见代码中的`my_merge`。
+
+时间复杂度O(nlogn)，空间复杂度O(n)
+
+## 思路二
+
+根据用户`fun4LeetCode`在评论区的[帖子](https://leetcode.com/problems/reverse-pairs/discuss/97268/general-principles-behind-problems-similar-to-reverse-pairs)，除了思路一之外，还有另外一种思路。
+
+根据这个帖子，作者说这类问题的**核心就是将大问题划分成小问题求解**，并总结了两个常用的划分方式：
+1. Sequential recurrence relation：即`T(i, j) = T(i, j - 1) + C`，C代表最后一个元素与前面所有元素的合并。
+2. Partition recurrence relation：即`T(i, j) = T(i, m) + T(m + 1, j) + C, m = (i+j)/2`，C代表前后两个部分的合并。
+
+即思路一使用的就是`Partition recurrence relation`，其实还可以使用`Sequential recurrence relation`。
+
+为了求得此时的C（求最后一个元素与其他元素之间构成的逆序对数），暴力的思路就是挨个比较最后一个元素与其他所有元素的大小关系，但更快的思路是使用插入和搜索都很快的数据结构，例如平衡二叉搜索树、线段数组（binary indexed tree）和线段树等，详情请参考[原贴](https://leetcode.com/problems/reverse-pairs/discuss/97268/general-principles-behind-problems-similar-to-reverse-pairs)。
+
+> 这个帖子总结得非常好，先挖个坑，有空了再仔细学习学习。
+
+# C++
+## 思路一
+``` C++
+class Solution {
+private:
+    vector<int>nums_bk = vector<int>(50000);
+    void my_merge(vector<int>& nums, int l, int mid, int r){
+        /*手动实现inplce_merge, 要求nums[l~mid]和nums[mid+1~r]是已有序的*/
+        if(l == r) return;
+        for(int i = l; i <= r; i++) nums_bk[i] = nums[i];
+        
+        int i = l, j = mid + 1, idx = l;
+        while(i <= mid && j <= r){
+            if(nums_bk[i] <= nums_bk[j]) nums[idx++] = nums_bk[i++];
+            else nums[idx++] = nums_bk[j++];
+        }
+        while(i <= mid) nums[idx++] = nums_bk[i++];
+        while(j <= r) nums[idx++] = nums_bk[j++];
+    }
+    
+    int mergeSort(vector<int>& nums, int l, int r){
+        if(l >= r) return 0;
+        
+        // 1. divide
+        int mid = (l + r) / 2, i = l, j = mid + 1;
+        int res = mergeSort(nums, l, mid) + mergeSort(nums, mid + 1, r);     
+        // 此时前后两半都是各自有序的   
+        
+        // 2. conquer
+        while(i <= mid && j <= r){
+            if(nums[i] <= (long long)nums[j] * 2) i++;
+            else{
+                res +=  (mid - i + 1); 
+                j++;
+            }
+        }
+        // sort(nums.begin() + l, nums.begin() + r + 1); // 无脑排序也可以只是复杂度为O(nlogn)
+        my_merge(nums, l, mid, r); // O(n)
+        // inplace_merge(nums.begin() + l, nums.begin() + mid + 1, \
+        //               nums.begin() + r + 1, less<int>()); // O(n)
+        return res;
+    }
+public:
+    int reversePairs(vector<int>& nums) {
+        return mergeSort(nums, 0, nums.size() - 1);
+    }
+};
+```
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