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public class MidSort { public static void main(String[] args){ int[] arr={1,3,5,7,2,4,6,8,9}; midSort(arr,0,7); for(int i:arr){ System.out.print(i + " "); } System.out.println(); } //返回数组被中值分成两堆后中值所在位置 public static int partition(int[] goal,int left,int right,int midPos){//left和right是为位置指示,表明你要排序的是 // 数组的那部分,否则要把待排序的数组切割出来 int mid=goal[midPos]; int tmp,idx; //把中值移到数组末尾 tmp=goal[right]; goal[right]=goal[midPos]; goal[midPos]=tmp; int smallPos=left;//指向比中值小的,每当有比中值小的数把它放入smallPos所指地方,然后smallPos+1,这样保证 //smallPos指过的位置都放着比中值小的(也就是在最前面的那些) for(idx=left;idx<right;idx++){ if(goal[idx]<mid){//每当有比中值小的数把它放入smallPos所指地方,从而把小于中值的移到前面去 tmp=goal[idx]; goal[idx]=goal[smallPos]; goal[smallPos]=tmp; smallPos++; } } //把中值放回它应该在的位置 tmp=goal[right]; goal[right]=goal[smallPos]; goal[smallPos]=tmp; return smallPos;//返回中值所在位置 } //因为选值来作为中值是随机的(有时是以第一个来作为),所以被分成两堆的数组可能不均衡,所有找出第k(此时k=(length+1)/2) // 便使分堆后的数组平衡了)大的元素的位置 public static int selectKth(int[] goal,int left,int right, int k){//返回第K大元素 int midPos=selectMidPos(goal,left,right);//返回作为中值的为元素的位置,若是选数组第一个作为中值时有时会让性能 //退化成O(n的平方)(如它是最大、小值时,分堆后会有一堆为空),要避免 //会在数组中随机选一个作为中值 int pos=partition(goal,left,right,midPos);//数组被中值分成两堆后中值所在位置 if(pos==k+left-1){//说明真正想要作为分堆的中值恰好就是之前选定分堆的中值 return pos; }else if(k+left-1<pos){//小于,如k是第4大,之前是第3大,所以小于,继续分堆直到返回k为止因为此时数组才按k作为中值来分堆 //所以第K大元素在在之前分好堆中的左边那堆,它在这堆是第k-pos大 return selectKth(goal,left,pos-1,k); }else{//大于,所以第K大元素在在之前分好堆中的右边那堆,它在这堆是第k大 return selectKth(goal,pos+1,right,k-(pos-left+1)); } } public static void midSort(int[] goal,int left,int right){ if (left>=right)return;//如果只有一个元素或更少 int mid=(right-left+1)/2; int midPos=selectKth(goal,left,right,mid+1);//得到能把数组分为平均两堆的中值的位置且此时已分好堆 midSort(goal,left,left+mid-1); //对左边这堆继续分堆 midSort(goal,left+mid+1,right); //对右边这堆继续分堆 } public static int selectMidPos(int[] goal,int left,int right){ //随机选定中值 int distant =right-left+1; int random=(int)Math.round(Math.random()*distant); int pos=random+left<=right?random+left:random+left-1; return pos; } }
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