序列的划分

本文详细介绍了序列划分问题,包括问题理解、算法描述、伪代码解析、算法正确性证明和运行时间分析。该算法通过选择序列最后一个元素为主元素,进行原地重组,将序列分为两部分:一部分元素值不超过主元素,另一部分元素值大于主元素。文章还配以实例说明了算法的操作过程。

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1 算法描述与分析

(1)问题的理解与描述

序列的划分问题描述如下:

输入:序列A[p...r]

输出:下标q(p≤q≤r),原序列A[p...r]的一个重排:使得A[p...q]中的元素值不超过A[q](=原A[r]的值),A[q+1...r]中的元素值均大于A[q]。

解决此问题的算法对序列A[p...r]进行原地重组。算法选择元素x=A[r]作为主元素,以它为分界点对序列A[p...r]进行划分,目标是将其分成前后两段A[p...q]和A[q+1...r],使得A[p...q]中的元素值不超过x,而A[q+1...r]中的元素值大于x。 算法维护两个下标值i和j,初始值分别为p-1和p。让j在[p...r]中扫描,若A[j]≤A[r],则将A[j]与A[i+1]交换,然后i增加1。这样,在此过程中,A[p...i]中的元素均不超过A[r],而A[i+1...j]中的元素大于A[r]。随着j的增加,A[p...i]和A[i+1...j]也随之增长,最后j达到r-1,并将A[r+1]和A[r]交换,返回i+1即为所求的q。

例如对下图中所示的序列进行的操作:


图:对一个样本序列的划分操作。浅蓝色数组元素都在第一部分A[p...i]中,其值都不大于x。深蓝色数组元素都在第二部分A[i+1,j]中,其值都大于x。无阴影元素是尚未进入上述两个部分的元素,黑色元素是基准元素。(a)初始的序列和变量设置。没有任何元素进入两部分。(b)~(h)表示第3~6行的For循环的每一次重复。黑色双向箭头表示第6行的元素交换操作。(i)表示上述循环终止后第7行执行的元素交换操作。  

(2)算法的伪代码描述

PARTITION(A, p, r)
1  x ← A[r]
2  i ← p - 1
3  for j ← p to r -1
4      do if A[j] ≤ x 
5          then i  ← i + 1
6              exchange A[i] ←→ A[j]
7  exchange A[i+1] ←→ A[r]
8  return i + 1
算法:解决划分问题的PARTITION算法

(3)算法的正确性

(4)算法的运行时间

假定序列A[p...r]中含有n个元素。在此过程中,第3~6行的for循环重复了n次,所以该算法的最坏运行时间为O(n)。

2 程序实现

       /** 
	* @MethodName:partition 
	* @Description: 该方法用于序列的划分
	* @param a 用于存储序列的数组
	* @param p 序列划分的开始位置
	* @param r 序列划分的结束位置
	* @return 序列划分的分界点
	*/
	public static int partition(int []a, int p, int r){
		int x = a[r];//设定基准元素为a[r]
		int i = p - 1;//用于记录序列前一部分的最后一个元素位置,初始为p-1
		int j = p;//用于循环扫描序列,范围为p~r-1
		//循环扫描序列
		for(j = p;j < r; j++ ){
			//如果在p~r-1中找到某一个元素比基准元素小,则将其交换至第一部分尾部,
			//对应元素交换至j处
			if(a[j]<=x){
				//由于第一部分即将新添加一个元素a[j],所以i加1(为a[j]要交换至的位置)
				i++;
				//交换j和i处元素
				swap(a, j, i);
			}
		}
		//最后交换基准元素a[r]至第一部分尾部
		swap(a, i+1, r);
		//返回序列划分的分界点位置i+1
		return i+1;
	}
	
	/** 
	* @MethodName:swap 
	* @Description: 用于交换序列中两个位置的元素
	* @param a 用于存储序列的数组
	* @param p 要交换的第一个元素的位置
	* @param r 要交换的第二个元素的位置
	*/
	private static void swap(int []a, int p, int r){
		int t = a[p];
		a[p] = a[r];
		a[r] = t;
	}


### 序列划分算法的流程图与图解 序列划分算法是一种在排序和搜索算法中广泛使用的辅助技术。它通过将一个序列分割为多个子序列,从而实现更高效的处理。以下是对序列划分算法的详细说明及流程图的描述。 #### 1. 序列划分算法的基本概念 序列划分算法的核心思想是将一个序列划分为若干个子序列,使得每个子序列满足特定条件。例如,在快速排序中,序列划分为两个子序列:一个包含小于基准值的元素,另一个包含大于等于基准值的元素[^1]。 #### 2. 流程图的结构 以下是序列划分算法的一般流程图结构: ```plaintext 开始 | v 初始化序列和基准值 | v 遍历序列中的每个元素 | v 比较当前元素与基准值 | v 根据比较结果将元素分配到不同的子序列 | v 完成划分后返回子序列 | v 结束 ``` #### 3. 图解示例 以下是一个基于快速排序的序列划分算法的具体图解: 假设初始序列为 `[8, 3, 7, 6, 5, 9]`,选择第一个元素 `8` 作为基准值。 1. 初始化:基准值为 `8`。 2. 遍历序列: - 元素 `3` 小于基准值,放入左侧子序列。 - 元素 `7` 小于基准值,放入左侧子序列。 - 元素 `6` 小于基准值,放入左侧子序列。 - 元素 `5` 小于基准值,放入左侧子序列。 - 元素 `9` 大于基准值,放入右侧子序列。 3. 划分结果:左侧子序列为 `[3, 7, 6, 5]`,右侧子序列为 `[9]`。 最终划分结果如下图所示: ```plaintext 原始序列: [8, 3, 7, 6, 5, 9] 基准值: 8 划分结果: [3, 7, 6, 5] | 8 | [9] ``` #### 4. 实现代码 以下是序列划分算法的一个简单实现(以快速排序为例): ```python def partition(arr, low, high): pivot = arr[high] # 基准值 i = low - 1 # 左指针 for j in range(low, high): if arr[j] < pivot: i += 1 arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] # 交换元素 arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1] # 将基准值放到正确位置 return i + 1 # 返回基准值的位置 # 示例调用 arr = [8, 3, 7, 6, 5, 9] low, high = 0, len(arr) - 1 pivot_index = partition(arr, low, high) print("划分结果:", arr, "基准值索引:", pivot_index) ``` #### 5. 总结 序列划分算法在排序和搜索领域中具有重要作用。通过将序列划分为多个子序列,可以显著提高算法的效率。上述流程图和图解展示了序列划分的基本原理及其应用。 ---
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