int Partition(int a[], int s, int t) { int i = s, j = t; int tmp = a[s]; while (i != j) { while (j > i && a[j] >= tmp) j--; a[i] = a[j]; while (i < j && a[i] <= tmp) i++; a[j] = a[i]; } a[i] = tmp; return i; } 给出这段程序的流程图

好的，以下是这段程序的流程图：


这个程序是快速排序算法的一部分，用于将数组中的元素按照指定的基准值进行分区。具体流程如下：

1. 初始化 i 和 j 分别为起始位置 s 和结束位置 t，同时将基准值 tmp 设置为数组中的第一个元素 a[s]。
2. 当 i 不等于 j 时，执行以下循环：
* 从 j 开始向前扫描数组，找到第一个小于基准值的元素 a[j]，并将其移动到位置 i 上。
* 从 i 开始向后扫描数组，找到第一个大于基准值的元素 a[i]，并将其移动到位置 j 上。
* 重复上述步骤，直到 i 和 j 相遇。
3. 将基准值 tmp 移动到 i 所在的位置上，完成本次分区操作，返回 i。

希望这个流程图能帮到你！

相关问题

int partition(int a[],int p,int r,int pivot){ int x; int i=p-1; int j,tmp; for (j=p;j<r;j++) { if(a[j] == pivot) { swap(a[j],a[r]); } } x = a[r]; for(j=p;j<r;j++) { if(a[j]<=x) { i++; swap(a[i],a[j]); } } swap(a[i+1],a[r]); return i+1; }分析这段代码

这段代码实现了快速排序算法中的划分函数。它的作用是将数组a[p...r]中的元素按照给定的枢纽元素pivot进行划分，使得左边的元素都小于等于pivot，右边的元素都大于pivot，并返回划分后枢纽元素的下标。

代码中使用了两个指针i和j，其中i表示小于等于pivot的元素的最右边界，j用于遍历数组。初始时，i=p-1，j=p。

首先，通过一个循环遍历数组，将所有等于pivot的元素交换到数组末尾。这一步可以确保枢纽元素pivot位于数组末尾。

然后，再次遍历数组，将小于等于pivot的元素交换到数组左边（即i的右侧）。每次遇到一个小于等于pivot的元素时，将i向右移动一位，并将该元素与a[i]进行交换。这样，最终i的位置就是小于等于pivot的元素的最右边界。

最后，将枢纽元素pivot与a[i+1]进行交换，使得pivot位于正确的位置上。返回i+1即为划分后枢纽元素的下标。

总结起来，这段代码实现了一种常见的划分算法，用于快速排序中将数组划分为两部分。它的时间复杂度为O(n)，其中n为数组的长度。

用c语言编写一个函数int MidValue(int a[],int n)；实现求中位数，求整型数组a的中位数并返回中位数，要求算法效率优于O(n^2)，同时不要将全部的数据进行排序再取中位数

可以使用中位数的中位数（Median of Medians）算法来求解中位数，时间复杂度为O(n)。

具体实现如下：

int findMedian(int a[], int n) {
    if (n == 1) return a[0];
    int i, j;
    for (i = 0, j = 0; i < n - 1; i += 2, j++) {
        if (a[i] > a[i + 1]) {
            int tmp = a[i];
            a[i] = a[i + 1];
            a[i + 1] = tmp;
        }
    }
    if (n % 2 == 1) {
        a[j] = a[n - 1];
        j++;
    }
    return findMedian(a, j);
}

int partition(int a[], int left, int right, int pivot) {
    int i = left, j = right;
    while (i <= j) {
        while (a[i] < pivot) i++;
        while (a[j] > pivot) j--;
        if (i <= j) {
            int tmp = a[i];
            a[i] = a[j];
            a[j] = tmp;
            i++;
            j--;
        }
    }
    return i;
}

int quickSelect(int a[], int left, int right, int k) {
    if (left == right) return a[left];
    int n = right - left + 1;
    int median = findMedian(a + left, n);
    int pivotIdx = partition(a, left, right, median);
    if (k == pivotIdx) {
        return a[k];
    } else if (k < pivotIdx) {
        return quickSelect(a, left, pivotIdx - 1, k);
    } else {
        return quickSelect(a, pivotIdx, right, k);
    }
}

int MidValue(int a[], int n) {
    int midIdx = n / 2;
    return quickSelect(a, 0, n - 1, midIdx);
}

中位数的中位数算法的思路是：先将原数组分成若干组，每组大小为5。对每组进行排序，然后找出每组的中位数，将这些中位数组成一个新的数组。再对这个新数组求中位数，得到一个pivot元素。将原数组根据pivot元素进行划分，小于pivot的放在左边，大于pivot的放在右边。如果pivot恰好是中位数，则找到了中位数；如果pivot小于中位数，则在右半部分继续查找；如果pivot大于中位数，则在左半部分继续查找。由于每次可以将数组的大小缩小到原来的1/5，所以时间复杂度为O(n)。

注意，中位数的中位数算法虽然时间复杂度为O(n)，但是常数因子比较大，常用的排序算法（如快速排序）在实际应用中往往更加高效。