所谓的BFPTR算法就是从n个数中寻找最小的K个数,主要思想可以参考注释,写得不是很好,特别是寻找中位数的中位数的时候,欢迎指正:

采用任意排序算法,将分组后的数据进行排序:

__author__ = 'liu'
#coding = utf-8 '''
BFPTR排序 采用任意排序算法,将分组后的数据进行排序
这里采用插入排序算法,比如10个数,则low = 0, high = 10
'''
def insertsort(a, low, high):
for i in range(low + 1, high):
j = i
while j > 0 and a[j] < a[j - 1]:
a[j], a[j - 1] = a[j - 1], a[j]
j -= 1
'''
分治法,可参考快速排序,将快速排序里的key值由a[low]变为指定的索引值a[keyIdx]
为了得到将原始数据分为两部分的值对应的索引
'''
def Partion(a, low, high, keyIdx):
a[low],a[keyIdx] = a[keyIdx],a[low]
i = low
j = high
key = a[low]
while i < j:
while a[j] >= key and i < j:
j -= 1
if i < j:
a[i] = a[j]
i += 1
while a[i] <= key and i < j:
i += 1
if i < j:
a[j] = a[i]
j -= 1
a[i] = key
return i

  

'''
根据给定的值,获取该指定值的索引
'''
def findIdx(a, low, high, num):
for i in range(low,high):
if a[i] == num:
return i
return -1
'''
假设原数组有n个元素,则以5个元素为一组进行分组,最后得到n/5 + 1组
最后一组可能不满5个元素
这里是获取每个分组的中位数
然后对n/5 + 1个中位数再获取中位数
'''
def findMidNum(a, low, high):
midNum = []
temp = 0
if low == high - 1:
return a[low]
for i in range(low, high - 5, 5):
insertsort(a, i, i + 5)
temp = i
midNum.append(a[i + 2])
num = high - temp
if num > 0:
insertsort(a, temp, temp + num)
midNum.append(a[int(num / 2)])
n = int(high / 5) + 1
insertsort(midNum, 0, n)
return midNum[int(n/2)]

  

def BFPTR(a, low, high, k):
num = findMidNum(a, low, high)
keyIdx = findIdx(a, low, high, num)
i = Partion(a, low, high - 1, keyIdx)
m = i - low + 1
if m == k:
return a[i]
if m > k:
return BFPTR(a, low, i - 1, k)
return BFPTR(a, i + 1, high, k - m)

  

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