partition 双向扫描 O(n)

本文详细介绍了快速排序中的分区(partition)算法实现过程,通过选取一个基准元素,并将数组分为两个部分:一部分包含所有小于等于基准的元素,另一部分包含所有大于基准的元素。文章还提供了一个具体的C++代码示例,演示了如何使用partition函数实现这一过程。

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利用partition可以让数组中任意元素为分隔标志,(在partition的过程中这个数必须放到最左边或者最右边,partition后在放到应该放的位置),结果是,小于或等于这个数的在它左边,大于或等于他的在他右边。

若这个数放到了左边,那么算法实现的时候要先移动right,后移动left。

若这个数放到了右边,那么算法实现的时候要先移动left,后移动right。

因为最终这个数要改变位置,最终的left和right重合的地方就是它要去的地方,而原来这个地方的数要去到最左边或最右边。

#include <bits/stdc++.h>
int a[100000]={0,3,2,8,1,3,5,6,7,3};
int partition(int a[],int left,int right){
    int pivot=a[(left+right)/2];
    std::swap(a[left],a[(left+right)/2]);
    while(left<right){
        while(left<right&&a[right]>=pivot){
            right--;                        
        }                                   
        while(left<right&&a[left]<=pivot){   
            left++;                         
        }                                       
        std::swap(a[left],a[right]);
    }
    std::swap(a[left],a[1]);
    return left;
}
int main (){
    int index=partition(a,1,9);
    std::cout<<index<<std::endl;
    int i;
    for(i=1;i<=9;i++){
        std::cout<<a[i]<<" ";
    }

    return 0;
}

<think>嗯,用户想了解快速排序霍尔法的实现和原理。首先,我需要确认霍尔法是什么。根据引用[2]提到的,霍尔版本就是左右指针法,也就是快速排序的原始实现,由Tony Hoare发明的。所以,霍尔法应该就是最初的快速排序方法。 接下来要解释霍尔法的原理。快速排序的核心是分治,选基准,然后划分数组。霍尔法的具体步骤应该是通过左右指针向中间移动,交换不符合条件的元素,直到指针相遇,从而将数组分为两部分。 需要详细描述步骤,比如基准的选择,左右指针的初始化,移动规则,以及交换的条件。可能还需要举例说明,比如引用[3]中的例子,但用户没有给出具体数值,可能需要自己构造一个例子。比如用数组[5, 3, 8, 4, 2],基准选第一个元素5,左右指针分别从左右两端开始移动,左指针找大于等于基准的元素,右指针找小于等于基准的,然后交换,直到相遇。这样分区后递归处理。 代码实现部分,根据引用[2]提到的霍尔版本容易出错,需要注意边界条件。比如循环条件是否包括等于,指针移动的顺序,以及递归调用的范围。例如,分区后的左右部分是否需要包含基准点,或者排除基准点。霍尔法的实现可能和挖坑法不同,需要确保分区正确。 可能还需要比较霍尔法和其他方法的不同,比如挖坑法和前后指针法。霍尔法作为原始方法,虽然容易理解,但在处理重复元素或特定情况下可能有性能问题,或者容易出错,如引用[3]提到的稳定性问题。 另外,引用[4]提到的小区间优化,可能在实现时需要考虑,当子数组较小时切换到插入排序,但用户的问题可能不涉及优化部分,但可以提及作为扩展。 最后,生成相关问题时要围绕霍尔法的实现细节、优缺点、与其他方法的对比,以及应用场景。比如,霍尔法的时间复杂度分析,如何避免错误,优化方法等。 现在需要将以上思路整理成结构化的回答,分点阐述霍尔法的原理和实现步骤,并附上代码示例。注意使用正确的中文术语,确保LaTeX格式正确,变量用$...$,独立公式用$$...$$。同时,检查引用是否正确,比如引用[2]提到霍尔版本容易出错,引用[3]说明不稳定性和移动过程。 可能还需要注意霍尔法中的指针移动顺序和交换条件,确保代码正确性。例如,在循环中先移动右指针还是左指针,是否会导致死循环或错误分区。例如,在某些实现中,必须先从右向左扫描,以避免错误的分区点。 总结霍尔法的步骤: 1. 选择基准元素(通常为左端或右端,或三数取中)。 2. 初始化左右指针在数组两端。 3. 移动右指针向左,找第一个小于基准的元素。 4. 移动左指针向右,找第一个大于基准的元素。 5. 交换这两个元素,重复直到指针相遇。 6. 将基准与相遇点交换,完成分区。 7. 递归处理左右子数组。 在代码实现中,需要注意循环条件和交换后的指针移动,避免无限循环。例如,在交换后是否需要移动指针,或者基准的位置是否正确放置。 现在编写Python代码示例,可能需要注意递归调用的范围。例如,分区后的左部分是小于基准的部分,右部分是大于基准的部分,而基准的位置可能在中间,因此递归处理左边和右边,不包含基准点。 最后,验证示例是否正确。例如,使用示例数组[5,3,8,4,2],基准选5。右指针从2开始向左找小于5的元素,找到2,左指针从5开始向右找大于5的元素,找到8,交换后数组变为[5,3,2,4,8]。继续移动右指针到4,左指针到4相遇。交换基准5与相遇点元素4,得到数组[4,3,2,5,8]。此时基准5的位置正确,左边是小于5的元素,右边是大于5的元素。递归处理左边[4,3,2]和右边[8]。 可能代码中的分区逻辑需要调整,比如霍尔法的实现可能不需要交换基准到最后,而是在分区结束后将基准放到正确位置。或者,在代码中基准是第一个元素,通过左右指针移动找到相遇点,然后交换基准和相遇点的元素。 需要确保代码的正确性,可能需要参考标准实现。例如,在霍尔法中,左右指针移动的条件和交换的步骤,以及最终的基准位置处理。</think>### 快速排序霍尔法的原理与实现 #### 一、霍尔法的原理 **霍尔法**(Hoare Partition Scheme)是快速排序的原始实现方法,由东尼·霍尔(Tony Hoare)于1960年提出。其核心思想是通过**左右指针双向扫描**将数组划分为两个子区间,并递归排序。具体步骤如下: 1. **选择基准元素(pivot)**:通常选择数组首元素或尾元素(也可优化为三数取中,见引用[2])。 2. **初始化左右指针**:左指针 $left$ 从数组左端开始,右指针 $right$ 从右端开始。 3. **双向扫描与交换**: - 右指针向左移动,找到第一个**小于等于**基准的元素。 - 左指针向右移动,找到第一个**大于等于**基准的元素。 - 若 $left < right$,交换这两个元素;否则退出循环。 4. **划分区间**:最终左右指针相遇,将基准元素与相遇点交换(或直接以相遇点为分界),将数组分为两部分。 5. **递归排序**:对左右子数组重复上述过程。 **关键点**: - 指针相遇位置即为分界点,左边元素 $\leq$ 基准,右边元素 $\geq$ 基准[^3]。 - 时间复杂度为 $O(n \log n)$,但若基准选择不当可能退化为 $O(n^2)$[^1]。 - 快速排序不稳定,可能改变相同元素的相对顺序[^3]。 --- #### 二、霍尔法的代码实现(Python示例) ```python def hoare_partition(arr, low, high): pivot = arr[low] # 选择首元素为基准(可优化为三数取中) left = low - 1 # 初始化为左指针前一位 right = high + 1 # 初始化为右指针后一位 while True: right -= 1 while arr[right] > pivot: # 右指针找<=pivot的元素 right -= 1 left += 1 while arr[left] < pivot: # 左指针找>=pivot的元素 left += 1 if left < right: arr[left], arr[right] = arr[right], arr[left] # 交换元素 else: return right # 返回分界点 def quick_sort_hoare(arr, low, high): if low < high: pi = hoare_partition(arr, low, high) # 获取分界点 quick_sort_hoare(arr, low, pi) # 递归处理左子数组 quick_sort_hoare(arr, pi + 1, high) # 递归处理右子数组 # 示例 arr = [5, 3, 8, 4, 2] quick_sort_hoare(arr, 0, len(arr)-1) print(arr) # 输出:[2, 3, 4, 5, 8] ``` **代码解析**: 1. `hoare_partition` 函数完成双向扫描与交换,返回分界点 `right`。 2. 递归调用时,子数组范围为 `[low, pi]` 和 `[pi+1, high]`,避免遗漏元素[^2]。 3. 基准选择首元素,实际应用建议结合**三数取中法**优化(见引用[2])。 --- #### 三、与其他方法的对比 | 方法 | 特点 | |-------------|----------------------------------------------------------------------| | **霍尔法** | 原始实现,逻辑简单但易出错(如指针越界)[^2] | | 挖坑法 | 通过“填坑”减少交换次数,更易理解 | | 前后指针法 | 单方向扫描,适合链表结构 | ---
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