集合划分分治算法伪代码C++

集合划分的分治算法，通常用于解决如K-means聚类等需要将数据集划分为更小部分的问题。下面是一个简单的C++伪代码示例，它描述了如何递归地将元素分配到K个集群中：

// 定义函数，输入是数组、开始索引、结束索引和当前簇的数量
void kMeansPartition(vector<int>& data, int start, int end, vector<int>& clusters, int K) {
    if (start == end) // 如果只有一个元素，直接分配给最近的簇
        assignToCluster(data[start], clusters);
    else {
        // 找出当前区间的质心
        int mid = (start + end) / 2;
        int centroids[mid+1]; // 存储每个子区间质心

        // 对左半部分递归求解，并更新质心
        kMeansPartition(data, start, mid, centroids, K);

        // 对右半部分递归求解，并更新质心
        kMeansPartition(data, mid + 1, end, centroids, K);

        // 将数据划分到最近的质心中
        for (int i = start; i <= end; ++i) {
            assignToClosestCentroid(data[i], centroids, clusters);
        }
    }
}

// 其他辅助函数，比如找到数据点到质心的最小距离
int findClosestCentroid(int point, vector<int>& centroids, vector<int>& clusters) {
    // 计算并返回到每个质心的距离
    // 并更新最接近的簇
    return minDistance(point, centroids, clusters);
}

// 主函数，初始化数据、簇数，然后调用上述函数
void main() {
    // 初始化数据和簇数
    vector<int> data = ...;
    int K = ...;

    // 创建初始随机簇中心
    vector<int> initialClusters(K);

    // 调用kMeansPartition进行划分
    kMeansPartition(data, 0, data.size() - 1, initialClusters, K);
}