[图解算法]线性时间选择Linear Select——<递归与分治策略>
#include <ctime>
#include <iostream>
using namespace std; template <class Type>
void Swap(Type &x,Type &y); inline int Random(int x, int y); template <class Type>
void BubbleSort(Type a[],int p,int r); template <class Type>
int Partition(Type a[],int p,int r,Type x); template <class Type>
Type Select(Type a[],int p,int r,int k); void main()
{
//初始化数组
int a[]; //必须放在循环体外面
srand((unsigned)time()); for(int i=; i<; i++)
{
a[i] = Random(,);
cout<<"a["<<i<<"]:"<<a[i]<<" ";
}
cout<<endl; cout<<"第23小元素是"<<Select(a,,,)<<endl; //重新排序,对比结果
BubbleSort(a,,);
for(i=; i<; i++)
{
cout<<"a["<<i<<"]:"<<a[i]<<" ";
}
cout<<endl;
} template <class Type>
void Swap(Type &x,Type &y)
{
Type temp = x;
x = y;
y = temp;
} inline int Random(int x, int y)
{
int ran_num = rand() % (y - x) + x;
return ran_num;
} //冒泡排序
template <class Type>
void BubbleSort(Type a[],int p,int r)
{
//记录一次遍历中是否有元素的交换
bool exchange;
for(int i=p; i<r;i++)
{
exchange = false ;
for(int j=; j<=r-i; j++)
{
if(a[j]<a[j-])
{
Swap(a[j],a[j-]);
exchange = true;
}
}
//如果这次遍历没有元素的交换,那么排序结束
if(false == exchange)
{
break ;
}
}
} template <class Type>
int Partition(Type a[],int p,int r,Type x)
{
int i = p-,j = r + ; while(true)
{
while(a[++i]<x && i<r);
while(a[--j]>x);
if(i>=j)
{
break;
}
Swap(a[i],a[j]);
}
return j;
} template <class Type>
Type Select(Type a[],int p,int r,int k)
{
if(r-p<)
{
BubbleSort(a,p,r);
return a[p+k-];
}
//(r-p-4)/5相当于n-5
for(int i=; i<=(r-p-)/; i++)
{
//将元素每5个分成一组,分别排序,并将该组中位数与a[p+i]交换位置
//使所有中位数都排列在数组最左侧,以便进一步查找中位数的中位数
BubbleSort(a,p+*i,p+*i+);
Swap(a[p+*i+],a[p+i]);
}
//找中位数的中位数
Type x = Select(a,p,p+(r-p-)/,(r-p-)/);
i = Partition(a,p,r,x);
int j = i-p+;
if(k<=j)
{
return Select(a,p,i,k);
}
else
{
return Select(a,i+,r,k-j);
}
}
提醒:此篇需要先理解快速排序。
[图解+例子]
一、建立随机数组

(共27个数)(代码中为100个数,为了放得下举的例子改为27个)
二、给线性时间选择函数Select()传参
Type a[] 数组a
int p 起始位置
int r 结束位置
int k 查找第k小
三、判断
元素个数<75 不需要线性选择--》直接进行冒泡排序返回a[p+k-1](第k小元素)
元素个数>75 进行线性选择 --》进行下一步
四、线性时间选择

1- 分组并取各组中位数 (将元素每5个分成一组,分别排序,并将该组中位数与a[p+i]交换位置 )【图中绿线12345表示要交换的一对对数据】
for(int i=0; i<=(r-p-4)/5; i++)
{
BubbleSort(a,p+5*i,p+5*i+4);
Swap(a[p+5*i+2],a[p+i]);
}
目的:使所有组的中位数都排列在数组最左侧,以便进一步查找中位数的中位数

2- 查找中位数的中位数
Type x = Select(a , p , p+(r-p-4)/5 , (r-p-4)/10 );
p到p+(r-p-4)/5为中位数的范围,p+(r-p-4)/5 ÷ 2 = (r-p-4)/10-->中位数的中位数
----------------------------------------------------------------------------------------------------------
3-用找到的中位数的中位数做为快速排序的标准进行一趟快速排序(前面有篇讲的快速排序为了方便直接用第一个做标准,也有用随机数做标准的)
i = Partition(a,p,r,x);
排序结束后,标准元素将数组分为三部分:左,标准元素,右。
快排讲过啦,这里快速排序省略图解啦 !想看点这里 快速排序
------------------------------------------------------------------------------------------------------------
4-判断
快速排序后看成三部分:左,标准元素,右。
左都比标准元素小,右都比它大;(此时左右还是乱序,只有标准元素找到了它最终应该排的位置,这里不清晰先看快速排序那篇文章)
所以判断下我们要找的第k小是比它大(在右)还是比它小(在左);
int j = i-p+1;
if(k<=j)
{
return Select(a,p,i,k);
}
else
{
return Select(a,i+1,r,k-j);
}
i为快速排序返回值,j = i - 起始位置 + 1;
小于或者等于,对左半段重复上述操作(递归);
反之,对右半段。
-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------
[特例]
有空更新。。。
[总结]
线性时间选择其实就是————>>快速排序的加强版,
快速排序中的标准元素变为————>>分组后取得的各组中位数的中位数。
所以多了一步取中位数的操作而已。
本人保留解析著作权。
算法引用自 王晓东. 计算机算法设计与分析[M]. 电子工业出版社, 2012.
[图解算法]线性时间选择Linear Select——<递归与分治策略>的更多相关文章
- 递归与分治策略之循环赛日程表Java实现
递归与分治策略之循环赛日程表 一.问题描述 设有n=2^k个运动员要进行网球循环赛.现要设计一个满足以下要求的比赛日程表: (1)每个选手必须与其他n-1个选手各赛一次: (2)每个选手一天只能参赛一 ...
- 递归与分治策略之棋盘覆盖Java实现
递归与分治策略之棋盘覆盖 一.问题描述 二.过程详解 1.棋盘如下图,其中有一特殊方格:16*16 . 2.第一个分割结果:8*8 3.第二次分割结果:4*4 4.第三次分割结果:2*2 5.第四次分 ...
- [图解算法] 归并排序MergeSort——<递归与分治策略>
#include"iostream.h" void Merge(int c[],int d[],int l,int m,int r){ ,k=l; while((i<=m)& ...
- [图解算法] 二分查找Binary-Search——<递归与分治策略>
#include"iostream.h" int BinarySearch(int a[],int left,int right,const int& x) { if(le ...
- 算法:线性时间选择(C/C++)
Description 给定线性序集中n个元素和一个整数k,n<=2000000,1<=k<=n,要求找出这n个元素中第k小的数. Input 第一行有两个正整数n,k. 接下来是n ...
- 【Unsolved】线性时间选择算法的复杂度证明
线性时间选择算法中,最坏情况仍然可以保持O(n). 原因是通过对中位数的中位数的寻找,保证每次分组后,任意一组包含元素的数量不会大于某个值. 普通的Partition最坏情况下,每次只能排除一个元素, ...
- Android线性布局(Linear Layout)
Android线性布局(Linear Layout) LinearLayout是一个view组(view group),其包含的所有子view都以一个方向排列,垂直或是水平方向.我们能够用androi ...
- 算法线性编程珠玑读书笔记之----->使用线性算法求解连续子序列的最大和
这段时间笔者几篇文章介绍了改算法线性的文章. 关联文章的地址 这个算法我在我的博客里应用动态规划做过,详细实现请参阅我的dp板块,下面给出书上最快的算法,时间复杂度为O(n),称之为线性算法. #in ...
- FastReport.Net使用:[24]其他控件(邮政编码(Zip Code),网格文本(Cellular Text)以及线性刻度尺(Linear Gauge))
邮政编码(Zip Code) Zip Code仅支持数字(0~9) Zip Code支持数据列绑定,表达式,文本等模式 可通过修改SegmentCount属性的值来确定Zip Code的位数. 数字右 ...
随机推荐
- 【数论数学】【P2152】【SDOI2009】Super GCD
传送门 Description Sheng bill有着惊人的心算能力,甚至能用大脑计算出两个巨大的数的GCD(最大公约 数)!因此他经常和别人比赛计算GCD.有一天Sheng bill很嚣张地找到了 ...
- IE6“无法打开站点,已终止操作”提示的解决
今天遇到一个问题,网站在IE 6下面打开会提示:Internet Explorer无法打开站点XXX.已终止操作. 先介绍一下网上常见的解决方法. 因为在页面还没有ready的时候就调用了htmlOb ...
- A great tutorial with Jupyter notebook for ML beginners
An end to end implementation of a Machine Learning pipeline SPANDAN MADAN Visual Computing Group, Ha ...
- # Codeforces Round #529(Div.3)个人题解
Codeforces Round #529(Div.3)个人题解 前言: 闲来无事补了前天的cf,想着最近刷题有点点怠惰,就直接一场cf一场cf的刷算了,以后的题解也都会以每场的形式写出来 A. Re ...
- mapper中的CDATA标签的用法
术语 CDATA 指的是不应由 XML 解析器进行解析的文本数据(Unparsed Character Data). 在 XML 元素中,"<" 和 "&& ...
- HDU 3277 最大流+二分
Marriage Match III Time Limit: 10000/4000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Othe ...
- 编译skia静态库时,图片解码库无法注册的问题
转载:http://www.cnblogs.com/imlucky/archive/2012/08/01/2617851.html 今天编译skia库,增加图片解码库时总是无效.按照此博客的方法修改后 ...
- Android LayoutInflater深度解析
1. 题外话 相信大家对LayoutInflate都不陌生,特别在ListView的Adapter的getView方法中基本都会出现,使用inflate方法去加载一个布局,用于ListView的每个I ...
- Inner join case when
SELECT ( ), wn.ActualWorkflowNumber) + ' ' + wi.SN ) AS SN , wi.RecordID , wi.WorkflowName , wc.Work ...
- 【设计模式】 模式PK:观察者模式VS责任链模式
1.概述 为什么要把观察者模式和责任链模式放在一起对比呢?看起来这两个模式没有太多的相似性,真没有吗?回答是有.我们在观察者模式中也提到了触发链(也叫做观察者链)的问题,一个具体的角色既可以是观察者, ...