集合划分分治算法伪代码

集合划分（Set Partitioning）是一种常见的分治算法，通常用于解决诸如背包问题等优化问题，它将大问题划分为若干小问题并递归地解决，最后合并结果。下面是一个简单的伪代码示例：

function Partition(S, partitions):
    if S is empty:
        return partitions     # 如果集合S为空，返回当前分区
    else:
        for i from 1 to number_of_parts:
            part[i] = {}          # 创建一个新的分区part[i]
        pivot = choose_a_pivot(S)  # 选择一个枢轴元素
        for element in S:
            if element <= pivot:
                add(element, part[1])   # 小于等于pivot的元素添加到part[1]
            else:
                add(element, part[number_of_parts])  # 大于pivot的元素添加到最后一个分区
        result = []               # 初始化结果数组
        for i from 1 to number_of_parts:
            result.append(Partition(part[i], partitions + [partitions]))   # 递归处理每个分区，并添加到结果
        return result

function ChoosePivot(S):    # 选择枢轴策略可以有多种，这里简单假设随机选取
    return random_element_from(S)