已为quickSelect算法提供了以下伪代码。我对几件事有些困惑，当我调用quickSelect方法时，我要发送的是“ k”。另外，由于我需要在方法开始时声明count = 0，因此在quickSelect的递归调用中它将始终设置为0，这不是我所需要的。感谢您的帮助，我提供了Pseudo -代码以及下面的我的代码；
Function quickSelect(aList, k):
If aList is not empty:
pivot <- Choose the element at position (len(alist)//2)
smallerList <- All elements of aList smaller than pivot
largerList <- All elements of aList larger than pivot
count <- the number of occurences of pivot value in aList
m <- the size of smallerList
if k >= m and k < m + count then:
return pivot
if m > k:
return quickSelect(smallerList,k)
else:
return quickSelect(largerlist, k-m-count)
这是我想出的：
def quickSelect(aList, k):
pivot = aList[len(aList)//2]
smallerList = aList[:pivot]
largerList = aList[pivot:]
m = len(smallerList)
count = 0
for i in aList:
if i == pivot:
count = count + 1
if k >= m and k < m + count:
return pivot
if m > k:
return quickSelect(smallerList, k)
else:
return quickSelect(largerList, k-m-count)
最佳答案
首先，您要让smallerList和largerList根据其索引而不是其值从数据透视表的任一侧获取内容。 Pivot应该将数字除以索引的内容，而不是索引的位置（例如，如果索引为5，则所有小于数字5的条目都需要分配给smallerList，而所有较大的数字都需要分配给largerList分配给大于5的smallerList。
这可以通过一个简单的for循环来完成：
if len(aList)!=0:
pivot=aList[(len(aList)//2)]
smallerList = []
for i in aList:
if i<pivot:
smallerList.append(i)
largerList=[]
for i in aList:
if i>pivot:
largerList.append(i)
m=len(smallerList)
count=len(aList)-len(smallerList)-len(largerList)
largerList和smallerList将/不/包括数据透视表，因此计数（数据透视表发生的次数）将是主列表的长度减去较小列表和较大列表的组合长度。现在，如果k（第k个最小的数字）大于或等于m，则表示较小列表的长度，并且k小于较小列表的长度+数据透视的计数，您需要返回数据透视，因为您要查找的第k个最小数字。
if k >= m and k<m + count:
return pivot
或者，如果较小列表的长度大于k，则仅使用而不是完整列表再次运行快速选择。
elif m > k:
return quickSelect(smallerList,k)
否则，请使用较大的列表而不是完整列表再次运行快速选择，然后查找k-较小列表的长度-枢轴数
else:
return quickSelect(largerList, k - m - count)
此函数将反复运行（比线性排序要快得多），并且一旦满足您的要求，就会为您提供返回值。在这种情况下，枢轴为中位数。
希望这可以帮助！
关于python - 快速选择Python中的硬件，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/12920508/