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荷兰旗问题 7月17日 【今日算法】

荷兰旗问题又称三色排序,或者彩虹排序,

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因为荷兰旗就三种颜色嘛,那这道题的问题就是给你三种颜色,按照给定的顺序排好。

当然了,题目的问法各种各样,有的给数字,有的给字母,但本质都是一样的。

比如给你一个只含有三个数字的数组:312312312231111122113,

要求按照 1 2 3 的顺序排好,即:111111111222222222223333333333

(请不要真的去数数,认真你就输了)

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还是用我们经典的「挡板法」。

在快排中,我们用了两个挡板把数组分成三个区域:

<= pivot;未排序区间;> pivot

那么这里就要三个挡板,分成四个区域:

1, 2, 3, 未排序区间

Partition

具体说来,用 i, j, k 这三个指针分一下:

[0, i): 存 1

[i, j): 存 2

(k, array.length-1]: 存 3

这里 j 放在未排序区间的左边和右边都行,但基本上大家都是放左边,所以我们也没必要“标新立异”。

初始化

i = 0;

j = 0;

k = array.length - 1;

这样才能保证 1,2,3 的每个区间都为空。

我们通过观察指针 j 指向的元素来不断缩小未排序区间,直到为空。

例子:1232312

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为了好看,排好序的元素我们用 RGB 三原色标示一下。

Step1.

指针 j 指向 1,而 1 应该放在 [0, i) 区间内, 这里应该把指针 i 和指针 j 所指的元素交换一下,并且俩指针往前走。

虽然在这步看来是否交换没什么区别,但是如果 i 和 j 之间有元素,就有区别了,比如 Step7.

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Step2.

指针 j 指向 2,而 2 应该放在 [i, j) 区间内,所以 j++.

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Step3.

指针 j 指向 3,而 3 应该放在(k, array.length-1] 区间内,所以这里j 和 k 指向的元素交换一下,并且 k--.

注意这里就不能 j-- 了,因为新换回来的元素还没瞧呢,不知道它是几。

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Step4.

指针 j 指向 2,同 Step2,直接移动指针 j 即可。

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Step5.

继续移动指针 j。

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Step6.

同 Step3.

11_ys.gif

Step7.

这一步就很明显看出来了, 由于 1 应该放在 [0,i) 区间,所以这里把指针 i,j 所指向的元素交换一下,并且 i++, j++.

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这样未排序区间为空,我们就排好了~

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时间复杂度

这个算法的 bottle neck 就在这个 while loop 里了,每次循环是 O(1),总共是 O(n).

空间复杂度

O(1)

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来源 | 码农田小齐

作者 | 小齐本齐

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游客ih62co2qqq5ww 2020-07-27 13:19:15 1665 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

这段描述详细解释了如何使用类似于快速排序中的分区(partition)思想来解决荷兰旗问题,即对一个数组按照三种特定元素的顺序进行排序。这里以数字1、2、3为例,但同样的逻辑可以应用于任何三种不同元素的排序问题。

算法步骤回顾:

  1. 初始化:设置三个指针i, j, k,分别指向数组的开始、开始和末尾。

    • i: 指向当前已处理区域的末尾,该区域应全为最小值(如1)。
    • j: 作为扫描指针,遍历未排序部分。
    • k: 指向当前已处理区域的末尾,该区域应全为最大值(如3)。
  2. 循环处理

    • 当j所指元素为1时,交换i和j指向的元素,并同时递增i和j,因为这个1应该在[i, j)区间内。
    • 当j所指元素为2时,不需要交换,直接递增j,因为它已经在正确的位置[i, j)区间。
    • 当j所指元素为3时,交换j和k指向的元素,并递减k,因为这个3应该在[k, array.length-1]区间内。
  3. 循环直到 j >= k,此时所有1位于[0, i),所有2位于[i, j),所有3位于[k, array.length-1]。

时间复杂度与空间复杂度:

  • 时间复杂度:O(n),每个元素最多被访问两次(一次由j指针,一次由i或k指针),因此总操作次数是线性的。
  • 空间复杂度:O(1),只使用了常数个额外变量(指针),不依赖于输入数组的大小。

实际应用关联到阿里云产品:

虽然这个问题本身是一个算法问题,与直接的阿里云产品功能没有直接关联,但是它体现了优化数据处理和资源管理的思想,这在云计算领域是非常重要的。例如,在设计大规模数据处理服务(如阿里云MaxCompute、DataWorks)时,高效的数据排序和分区策略能够显著提升数据处理速度和效率,减少计算资源消耗。此外,对于数据库查询优化(如使用阿里云PolarDB)或者大数据流处理(如通过阿里云实时计算Flink版)场景,理解并应用高效的排序算法也是提高系统性能的关键。

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