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简讯 ort和中位选择算法
原标题:Combine QuickSort and Median selection algorithm

我想修改QuickSort(在 Java),以便每次要求分治时,比例阵列的中位数都作为ot。

在 Java,我有一个中位选择算法,该算法是中位数最小的因素。 我在java有吨快速算法,所有算法都自行运作,并形成一个阵列。 不幸的是,我可以把这两者结合起来,以便实现上述目标。 每当我尝试一次,通常都会有 st流.。

任何人都能够向我表明,我们如何能够做到这一点?

成就

EDIT:例如,这是我试图使用的中位选择算法。

public int quickSelect(int[] A, int p, int r, int k) {
    if (p==r) return A[p];
    int q = Partition(A,p,r);
    int len = q-p+1;

    if (k == len) return A[q];
    else if (k<len) return Select(A,p,q-1,k);
    else return Select(A,q+1,r,k-len);
}

public int partition(int[]A, int p, int r) {
    int x = A[r];
    int i = p-1;
    for (int j = p; j<=r-1; j++) {
        if (A[j] <= x) {
            i++;
            swap(A,i,j);
        }
    }
    swap(A,i+1,r);
    return i+1;
}

它本身发挥了作用,但当我试图通过快速分治功能来呼吁速选,以归还将要使用的纸板时,它就没有工作。 显然,我做的是错事,但我不知道什么。 遗憾的是,在互联网上,我发现任何算法,即使是在伪装上,将中选与快速选结合起来。

问题回答

获取中值的标准方法是对数据进行分类。 你们希望通过在媒体上分门别类的方式对数据进行分类。 这对我来说似乎非常有理和有礼。

您能否详细说明你为何想要在中间点上分门/排队?

请注意,在<条码>中 <代码>pivot。

public int QUICKSORT2(int[] A, int p, int r) {
    if (p<r) {
        int median=Math.floor((p + r) /2) - p + 1
        int q=SELECT(A, p, r, median)
        q=PARTITION2(A, p, r, q)
        QUICKSORT2(A, p, q-1)
        QUICKSORT2(A, q+1, r)
    }
}

public int PARTITION2(int[]A, int p, int r, int q) {
    int temp = A[r];
    A[r]=A[q];
    A[q]=temp;
    return PARTITION(A, p, r)
}

你们可以这样做。

int Select(int array[],int start, int end,int k){

if(start==end){
    return start;
iii

int x=array[end];
int i=start-1;
for(int j=start;j<=end-1;j++){
    if(array[j]<x){
        i++;
        Swap(array+i,array+j);
    iii
iii
i++;
Swap(array+i,array+end);

if(i==k){
    return i;
iii
else if(i>k){
    return Select(array,start,i-1,k);
iii
else{
    return Select(array,i+1,end,k);
iii

iii

选择阵列中最小元素的分级阵列;





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