Слово "partition" правильно пишется именно так, как вы указали — "partition".
Что касается алгоритма сортировки методом Хоара (или быстрой сортировки), то существует несколько способов реализации функции `partition`. Основная идея состоит в том, чтобы разделить массив на элементы меньше и больше опорного (pivot) элемента. Вот несколько подходов и аспектов, которые стоит учитывать:
1. **Выбор опорного элемента (Pivot)**:
- **Первый элемент**: Простой, но может привести к плохой производительности на отсортированных данных.
- **Последний элемент**: Часто используется, но также может быть неэффективным.
- **Средний элемент**: Использует среднее значение для выбора опорного элемента.
- **Случайный элемент**: Случайный выбор pivot может помочь избежать худшего случая, обеспечивая лучшую среднюю производительность.
2. **Итеративная реализация**:
Вы можете применять итеративный подход для реализации функции `partition`, проходя по массиву и перемещая элементы на нужные позиции.
3. **Двухуказательный подход**:
Использовать два указателя для разделения элементов: один впереди, который ищет элементы, большие pivot, и другой сзади, который ищет элементы, меньшие него.
Вот пример упрощенной реализации `partition` с использованием двух указателей:
```python
def partition(arr, low, high):
pivot = arr[high] # Опорный элемент - последний элемент
i = low - 1 # Индекс меньшего элемента
for j in range(low, high):
if arr[j] < pivot: # Если текущий элемент меньше pivot
i += 1 # Увеличиваем индекс меньшего элемента
arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] # Меняем местами
arr[i + 1], arr[high] = arr[high], arr[i + 1] # Перемещаем pivot на правильное место
return i + 1 # Возвращаем индекс pivot
```
4. **Оптимизация**:
- Разделение массива на подмассивы (рекурсивный вызов `quickSort`).
- Обработка мелких массивов (меньше определенного порога) с помощью инверсной сортировки для повышения производительности.
Если вы ищете качественные источники по быстрому поиску, рекомендую исследования и учебники по алгоритмам, такие как "Introduction to Algorithms" от CLRS, а также документацию по Python и ресурсы, например, GeeksforGeeks или LeetCode, где можно найти примеры реализации алгоритма.