线性时间内寻找第k小的数

当前编程题：线性时间内寻找元素—线性时间内寻找元素（递归与分治）

【问题描述】每次都是优化选出一个元素为划分基准，在线性时间内寻找第i小元素。

【输入形式】在屏幕上输入若干整数，各数间都以一个空格分隔。再输入要寻找的元素是数组从小到大顺序中第几个位置。

【输出形式】数组从小到大顺序中要寻找的那个位置的元素。

【样例输入】

2 9 8 0 7 10 1 12 3 14 5 13 6 11 4

3

【样例输出】

2

【样例说明】

输入：15个整数，以空格分隔。要寻找第3小元素。

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输出：2，表示第3小元素为2。

【评分标准】根据输入得到准确的输出。

思想：

算法导论上的伪代码：


代码：

import numpy as np


def Partition(L, p, r):  # 划分数组，返回基准元素下标
    x = L[r]
    i = p-1
    for j in range(p,r):
        if L[j] <= x:
            i = i+1
            L[i], L[j] = L[j], L[i]
    L[i+1], L[r] = L[r], L[i+1]
    return i+1 


def Select(L, p, r, i):  # 在L[p]到L[r]中找第i小的数
    cur = Partition(L, p, r)
    k = cur-p+1
    if i == k:
        return L[cur]
    elif i < k:
        return Select(L, p, cur-1, i)
    else:
        return Select(L, cur+1, r, i-k)


def main():
    L = np.array(list(map(int, input().split())))
    n = len(L)-1
    j = input()
    j = int(j)
    c = Select(L, 0, n, j)  # 报错
    print(c)


if __name__ == '__main__':
    main()