将数组划分为两个子数组

有时候我们需要将一个数组划分成两个子数组，使得右子数组中的每个元素都严格大于左子数组中的每个元素。这个问题可以通过一些算法解决。以下是两种可能的解决方案。

解决方案一：快速排序

我们可以使用快速排序算法来解决这个问题。首先，我们从数组中选择一个元素作为“主元”。然后，我们将数组中所有小于“主元”的元素移动到它左边，将所有大于“主元”的元素移动到它右边。这样，我们就得到了两个子数组，其中右子数组中的每个元素都严格大于左子数组中的每个元素。

以下是一个可能的实现：

public static int partition(int[] arr, int left, int right) {
    int pivot = arr[left];
    int i = left + 1;
    int j = right;
    while (i <= j) {
        while (i <= j && arr[i] <= pivot) {
            i++;
        }
        while (i <= j && arr[j] > pivot) {
            j--;
        }
        if (i <= j) {
            int temp = arr[i];
            arr[i] = arr[j];
            arr[j] = temp;
        }
    }
    int temp = arr[left];
    arr[left] = arr[j];
    arr[j] = temp;
    return j;
}

public static void quicksort(int[] arr, int left, int right) {
    if (left >= right) {
        return;
    }
    int pivotIndex = partition(arr, left, right);
    quicksort(arr, left, pivotIndex - 1);
    quicksort(arr, pivotIndex + 1, right);
}

解决方案二：归并排序

另一种解决方案是使用归并排序算法。归并排序是一种比较高效的排序算法，可以将两个有序数组合并成一个有序数组。对于本题，我们可以将数组划分成两个子数组，分别排序后合并成一个新的数组。这样，就可以保证右子数组中的每个元素都严格大于左子数组中的每个元素。

以下是一个可能的实现：

public static void merge(int[] arr, int left, int mid, int right) {
    int[] temp = new int[right - left + 1];
    int i = left;
    int j = mid + 1;
    int k = 0;
    while (i <= mid && j <= right) {
        if (arr[i] <= arr[j]) {
            temp[k] = arr[i];
            i++;
        } else {
            temp[k] = arr[j];
            j++;
        }
        k++;
    }
    while (i <= mid) {
        temp[k] = arr[i];
        i++;
        k++;
    }
    while (j <= right) {
        temp[k] = arr[j];
        j++;
        k++;
    }
    for (k = 0; k < temp.length; k++) {
        arr[left + k] = temp[k];
    }
}

public static void mergesort(int[] arr, int left, int right) {
    if (left >= right) {
        return;
    }
    int mid = (left + right) / 2;
    mergesort(arr, left, mid);
    mergesort(arr, mid + 1, right);
    merge(arr, left, mid, right);
}

总结

以上是两种可能的解决方案，可以根据具体的需求选择其中一种。这两种算法的时间复杂度都是O(nlogn)，因此在处理大规模问题时非常有效。