算法实践篇-基于快速排序原理的选择第i小元选择算法

原创于 2014-03-18 14:51:14 发布 · 675 阅读

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本文详细介绍了随机选择算法的实现过程，包括分区操作和递归调用，并通过实例展示了其在查找第k小元素的应用。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

package com.sort;

import java.util.Random;

public class RandomSelect {
	public static int randomSelect(int [] data,int p,int r,int i){
		if(p==r){
			return data[p];
		}
		int q=partition(data,p,r);
		int k=q-p+1;
		if(i==k){
			return data[q];
		}else if(i<k){
			return randomSelect(data,p,q-1,i);
		}else{
			return randomSelect(data,q+1,r,i-k);
		}
	}
	private static int partition(int []data ,int p,int r){
		int random=new Random().nextInt(r-p)+p;
		int tmpR=data[random];
		data[random]=data[r];
		data[r]=tmpR;
		
		int x=data[r];
		int i=p-1;
		for(int j=p;j<=r-1;j++){
			if(data[j]<=x){
				i=i+1;
				int tmp=data[i];
				data[i]=data[j];
				data[j]=tmp;
			}
		}
		int tmp=data[i+1];
		data[i+1]=data[r];
		data[r]=tmp;
		return i+1;
	}
	
	public static void main(String[] args) {
		int [] data=new int[]{1,8,3,7,5,4,2,9};
		for(int i=0;i<data.length;i++){
			System.out.print(data[i]+" ");
		}
		System.out.println();
		int select=randomSelect(data,0,data.length-1,4);
		System.out.println(select);
		

	}

}