BFPRT算法:

1.介绍:

BFPRT算法又叫中位数的中位数算法,主要用于在无序数组中寻找第K大或第K小的数,它的最坏时间复杂度为O(n),它是由Blum,Floyd,Pratt,Rivest,Tarjan提出,它的思想是修改快速选择算法(快排)的主元选取方法,提高在最坏情况下的时间复杂度。

2.具体方法:

BFPRT算法主要由两部分组成:快排基准选取函数。基准选取函数就是中位数的中位数算法的实现,具体来说–就是讲快排的基准选取策略进行了优化,改为每次尽可能的选择中位数作为基准。

所以说算法的核心就是通过基准选取函数找一个合理的划分值,然后就是快排的Partition过程,判断等于区域(利用区域的下标进行判断)是否命中k,否则向两边其中一边递归。

实现过程

1.将给定的数组‘arr[N]’划分为多个小组,每5个一组,小于5个的单独成组,只是在逻辑上对数组进行了分组,时间复杂度为O(N)
2.每个组进行组内排序,对5个数的排序时间是O(1),只保证组内有序,共有N/5个组,时间复杂度:O(1)*N/5=O(N).
3.得到每个组的“上中位数”,在组成新的数组newarr[](未必有序),长度是N/5。
[上中位数]:
对于奇数个数,就是中位数,比如 1 2 3 4 5,中位数:3
对于偶数个数,为前一个数,比如 1 2 3 4 ,中位数为:2
4.然后求得newarr[]的中位数,即中位数的中位数mm,作为划分值。
5.Partition过程:时间复杂度:O(N).
6.判断快排后左右指针重合的位置i+1是否等于k,大于则向右递归,小于则向左递归。

看完算法的过程,我们知道主要有这些函数:1.求中位数,2.Partition函数,3.插入排序函数(被求中位数函数调用),4.求key(即中位数的中位数)。

#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;

int  GetMedian(vector<int>a,int begin, int end);
int  medianOfMedians(vector<int>a, int begin, int end);
void InsertSort(vector<int>&a,int begin, int end);
int  select(vector<int>&a, int begin, int end, int K);
int  Get_MinKnum_By_BFPRT(vector<int>&a,int K);
vector<int> Partition(vector<int>&a, int l,int r, int pKey);

int main()
{	
	printf("初始数组a中的元素:");
	for(int i = 0; i<a.size();++i)
		cout<<a[i]<<" ";
	cout<<"\n\n";

	printf(" Get_MinKnum_By_BFPRT 获得的第5大的数是:%d\n\n",Get_MinKnum_By_BFPRT(a,5));


	printf("用于检验:数组a排序后的元素:");
	InsertSort(a,0,a.size()-1);
	for(int i = 0; i<a.size();++i)
		cout<<a[i]<<" ";
	cout<<"\n\n";
	
	return 0;
}


//插入排序(为了求取中位数)
void InsertSort(vector<int>&a,int begin,int end)
{
	if(begin == end)	return;
	for (int i = begin+1; i != end+1; ++i)
	{
		for (int j = i - 1; j >= begin ; j--)
		{
			if(a[j+1] < a[j])
				swap(a[j],a[j+1]);
			else 
				break;
		}
	}
}
//获取中位数
int GetMedian(vector<int>a,int begin, int end)
{
	InsertSort(a,begin,end);
	int sum = begin+end;
	int mid = (sum/2) + (sum%2);	
	return a[mid];
}

//Partition过程
vector<int> Partition(vector<int>&a, int l,int r, int pKey)
{
	int less = l-1;
	int more = r+1;
	int pos  = l;
	while(pos < more)
	{
		if(a[pos] < pKey){
			swap(a[++less],a[pos++]);
		}else if (a[pos] > pKey){
			swap(a[--more],a[pos]);
		}else{
			pos++;
		}
	}
	std::vector<int> range;
	range.push_back(less+1);
	range.push_back(more-1);
	return range;
}

//求取划分值pKey,中位数数组的中位数
int medianOfMedians(vector<int>a, int begin, int end)
{
	int num = end-begin+1;	
	int offset = num % 5 == 0 ? 0 : 1;	//用于不足5个元素自成一组
	std::vector<int> newarr(num/5+offset);
	for (int i = 0; i < newarr.size(); ++i)
	{
		int beginI = begin + i*5;
		int endI = beginI + 4;
		//GetMedian()是获取每组的中位数,之后存到新数组中
		newarr[i] = GetMedian(a,beginI,min(end,endI));	//取min值是因为要处理不足5个一组的情况
	}
	return select(newarr,0,newarr.size()-1,newarr.size()/2);	//获取newarr[]的中位数
	//递归的调用自己求上中位数
}

//select函数:给定一个数组和范围,求位于第k位置上的数
int select(vector<int>&a, int begin, int end, int K)
{
	if(begin == end)
		return a[begin];
	int pKey = medianOfMedians(a,begin,end);
	vector<int> range = Partition(a,begin,end,pKey);
	
	if (K >= range[0] && K <= range[1]){
		return a[K];
	} 
	else if (K < range[0]) {
		return select(a, begin, range[0]-1, K);
	} 
	else {
		return select(a, range[1] + 1, end, K);
	}
}

int Get_MinKnum_By_BFPRT(vector<int>&a,int K)
{
	return select(a,0,a.size()-1,K-1);
}

读到这里大家肯定还是一知半解,很多地方还是云里雾里,例如为甚吗一定要将数组划分为N/5,这个我也不是很明白,有兴趣的可以看看BFPRT算法原理,讲的更加深入.

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