推荐|程序员编程艺术第四十一章~四十二章：荷兰国旗、矩阵相乘Strassen算法

第四十一章~四十二章：荷兰国旗问题、矩阵相乘之Strassen算法

前言

本文要讲的两个问题：荷兰国旗和矩阵相乘之Strassen算法都跟分治法相关，故把这两个问题放到了一起。所谓分治，便是分而治之的意思，好比打战时面对敌人庞大的武装部队，采取避其主力，各个击破的策略。

有何问题，欢迎随时不吝指正，thanks。

第十一章、荷兰国旗问题

题目描述

现有红白蓝三个不同颜色的小球，乱序排列在一起，请重新排列这些小球，使得红白蓝三色的同颜色的球在一起。这个问题之所以叫荷兰国旗，是因为我们可以将红白蓝三色小球想象成条状物，有序排列后正好组成荷兰国旗。如下图所示：

思路分析

初看此题，我们貌似除了暴力解决并无好的办法，但联想到我们所熟知的快速排序算法呢？我们知道，快速排序时基于分治模式处理的，对一个典型子数组A[p...r]排序的分治过程为三个步骤：

分解：A[p..r]被划分为俩个（可能空）的子数组A[p ..q-1]和A[q+1 ..r]，使得A[p ..q-1] <= A[q] <= A[q+1 ..r]
.解决：通过递归调用快速排序，对子数组A[p ..q-1]和A[q+1 ..r]排序。
合并。

也就是说，快速排序的主要思想便是依托于一个partition分治过程，每一趟排序的过程中，选取的主元都会把整个数组排列成一大一小的序列，继而递归排序完整个数组。

如下伪代码所示：

快速排序算法的关键是PARTITION过程，它对A[p..r]进行就地重排：
PARTITION(A, p, r)
1 x ← A[r]
2 i ← p - 1
3 for j ← p to r - 1
4       do if A[j] ≤ x
5             then i ← i + 1
6                  exchange A[i] <-> A[j]
7 exchange A[i + 1] <-> A[r]
8 return i + 1

继而递归完成整个排序过程：

QUICKSORT(A, p, r)
1 if p < r
2    then q ← PARTITION(A, p, r)   //关键
3         QUICKSORT(A, p, q - 1)
4         QUICKSORT(A, q + 1, r)

举个例子如下：i 指向数组头部前一个位置，j 指向数组头部元素，j 在前，i 在后，双双从左向右移动。

① j 指向元素2时，i 也指向元素2，2与2互换不变
i p/j
2 8 7 1 3 5 6 4(主元)

② 于是j 继续后移，直到指向了1，1 <= 4，于是i++，i 指向8，故j 所指元素1 与 i 所指元素8 位置互换：
i j
2 1 7 8 3 5 6 4

③ j 继续后移，指到了元素3,3 <= 4，于是同样i++，i 指向7，故j 所指元素3 与 i 所指元素7 位置互换：
i j
2 1 3 8 7 5 6 4

④ j 一路后移，没有再碰到比主元4小的元素：
i j
2 1 3 8 7 5 6 4

⑤ 最后，A[i + 1] <-> A[r]，即8与4交换，所以，数组最终变成了如下形式：
2 1 3 4 7 5 6 8

ok，至此快速排序第一趟完成。就这样，4把整个数组分成了俩部分，2 1 3,7 5 6 8，再递归对这俩部分分别进行排序。

全部过程可以参看此文：快速排序算法，或看下我以前在学校里画的图：

而我们面对的问题是，重新排列使得所有球排列成三个不同颜色的球，是否可以设定三个指针，借鉴partition过程呢？

解法一、partition分治

通过前面的分析得知，这个问题，类似快排中partition过程。只是需要用到三个指针，一前begin，一中current，一后end，俩俩交换。

current遍历，整个数组序列，current指1不动，
current指0，与begin交换，而后current++，begin++，
current指2，与end交换，而后，current不动，end--。

为什么，第三步，current指2，与end交换之后，current不动了列，对的，正如algorithm__所说：current之所以与begin交换后，current++、begin++，是因为此无后顾之忧。而current与end交换后，current不动，end--，是因有后顾之忧。

读者可以试想，你最终的目的无非就是为了让0、1、2有序排列，试想，如果第三步，current与end交换之前，万一end之前指的是0，而current交换之后，current此刻指的是0了，此时，current能动么？不能动啊，指的是0，还得与begin交换列。

ok，说这么多，你可能不甚明了，直接引用下gnuhpc的图，就一目了然了：

参考代码如下：


//引用自gnuhpc
while( current<=end )      
{           
  if( array[current] ==0 )           
   {               
      swap(array[current],array[begin]);                
      current++;                
      begin++;          
   }           
   else if( array[current] == 1 )          
   {               
      current++;          
   } 
          
   else //When array[current] =2 
   {             
      swap(array[current],array[end]);              
      end--;          
   }    
}

本章完。

第四十二章：矩阵相乘之Strassen算法

题目描述

请编程实现矩阵乘法，并考虑当矩阵规模较大时的优化方法。

思路分析

根据wikipedia上的介绍：两个矩阵的乘法仅当第一个矩阵B的列数和另一个矩阵A的行数相等时才能定义。如A是m×n矩阵和B是n×p矩阵，它们的乘积AB是一个m×p矩阵，它的一个元素其中 1 ≤ i ≤ m, 1 ≤ j ≤ p。

值得一提的是，矩阵乘法满足结合律和分配率，但并不满足交换律，如下图所示的这个例子，两个矩阵交换相乘后，结果变了：

下面咱们来具体解决这个矩阵相乘的问题。

解法一、暴力解法

其实，通过前面的分析，我们已经很明显的看出，两个具有相同维数的矩阵相乘，其复杂度为O（n^3），参考代码如下：


//矩阵乘法，3个for循环搞定  
void Mul(int** matrixA, int** matrixB, int** matrixC)  
{  
	for(int i = 0; i < 2; ++i)   
	{  
		for(int j = 0; j < 2; ++j)   
		{  
			matrixC[i][j] = 0;  
			for(int k = 0; k < 2; ++k)   
			{  
				matrixC[i][j] += matrixA[i][k] * matrixB[k][j];  
			}  
		}  
	}  
}