左边的数都小于等于它,右边的数都大于等于它

本文介绍了一种算法,用于找出数组中所有满足特定条件的元素:左侧元素都小于等于它且右侧元素都大于等于它。该算法仅使用一个额外数组及少量其他空间实现。
/**
 * 一个int数组, 比如 array[],里面数据无任何限制,要求求出所有这样的数array[i],
 * 其左边的数都小于等于它,右边的数都大于等于它。
 * 数组第一个和最后一个不合要求。
 * 
 * 要求:
 * 只用一个额外数组和少量其它空间实现。
 * 
 * 思路类似MaxRetangle
 * 
 *
 */
public class SpecialElements {
	
	public static void find(int[] a){
		int[] b = new int[a.length];
		int minRight = a[a.length-1];
		for(int i=a.length-2; i>=0; i--){
			if(a[i+1] < minRight){
				minRight = a[i+1];
			}
			b[i] = minRight;
		}
		int maxLeft = a[0];
		for(int j=1; j<a.length-1; j++){
			if(a[j] >= maxLeft && a[j] <= b[j]){
				System.out.println(a[j]);	
			}
			if(a[j] > maxLeft){
				maxLeft = a[j];
			}
		}
	}

	
	
	/**
	 * @param args
	 */
	public static void main(String[] args) {
		int[] a =  {7, 10, 2, 6, 13,18, 19,17,22, 32};
		SpecialElements.find(a);
	}

}

<think>嗯,用户问的是哪种排序算法的特点是将数组分为左边小于基准,右边大于基准的两部分。根据之前的对话历史,用户之前问了关于strncpy的问题,现在转向排序算法,特别是快速排序。需要结合提供的四个引用来回答。首先,引用1、3、4都提到快速排序使用基准值将数组分成两部分,左边小于等于基准,右边大于等于基准。这正是用户的问题所描述的。引用2讨论了快速排序的最坏情况,虽然相关,但主要问题还是关于分区的特点。需要确认的是,是否还有其他算法有类似的分区步骤。比如,归并排序是分治但不分区,堆排序使用堆结构。因此,快速排序应该是正确答案。在回答时,要引用提供的资料,尤其是引用1、3、4中的内容,说明快速排序的分区过程,并给出代码示例。同时,注意用户可能存在的混淆点,比如是否只有快速排序这样做,或者是否有其他算法,但根据引用内容,应该明确是快速排序。 另外,用户可能想了解该算法的具体步骤,所以需要详细说明分治策略,基准选择,以及如何递归处理子数组。还要注意学表达式的正确使用,比如分治的时间复杂度公式,用LaTeX格式。最后,生成相关问题,如性能优化、应用场景等,帮助用户深入理解。</think>### 快速排序的分区特性 **快速排序(Quick Sort)的核心特征正是将数组划分为“左边元素小于基准,右边元素大于基准”的两部分**。这一特性通过分治策略实现,具体流程如下[^1][^3][^4]: --- #### 一、算法步骤与学表达 1. **基准选择**:选择数组中的一个元素作为基准(pivot),通常为第一个元素或随机选择。 2. **分区操作**: - 定义指针$i$从数组左端向右扫描,指针$j$从右端向左扫描 - 当$a[i] > pivot$且$a[j] < pivot$时交换两元素 - 最终将基准值置于正确位置,满足: $$ \text{左子数组} \leq pivot \leq \text{右子数组} $$ 3. **递归处理**:对左右子数组重复上述过程,直到所有子数组有序。 --- #### 二、时间复杂度分析 - **最优/平均情况**:$O(n \log n)$,通过均匀分割数组实现 - **最坏情况**:$O(n^2)$,当基准始终选为极值时退化为冒泡排序[^2] --- #### 三、代码实现示例(引用自用户提供的代码[^4]) ```c void sort(int a[], int len) { int tmp = a[0], i = 1, j = len - 1; while (i < j) { while (a[i] <= tmp && i < j) i++; // 左指针移动 while (a[j] >= tmp && i < j) j--; // 右指针移动 if (i < j) swap(&a[i], &a[j]); // 交换不满足条件的元素 } swap(&a[0], &a[j]); // 将基准值归位 } ``` --- #### 四、与其他排序算法的对比 | **算法** | **分区特性** | **稳定性** | **时间复杂度** | |----------------|----------------------------------|------------|----------------------| | 快速排序 | 明确左小右分区 | 不稳定 | $O(n \log n)$~$O(n^2)$ | | 归并排序 | 无显式分区,直接拆分为子数组 | 稳定 | $O(n \log n)$ | | 堆排序 | 通过堆结构间接调整元素顺序 | 不稳定 | $O(n \log n)$ | --- #### 五、应用场景与优化建议 1. **适用场景**:据量、内存受限的排序需求(如据库索引) 2. **优化方法**: - 随机选择基准值(避免最坏情况) - 三取中法(选择首、中、尾的中位) - 对小数组切换为插入排序[^3] ---
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值