C分治法对于给定的n个元素的数组a[1..n]，要求从中找出第k小的元素。 【输入样例】 a={20, 43, 32, 67 ,48, 89, 36, 47, 15} k=3 【输出样例】 32

算法思路：

C分治法是一种时间复杂度为O(n)的算法，用于求解第k小（大）的一个数。这里以求第k小为例。

首先，我们将数组a[1..n]按照某种规则分成m个小组，每个小组中含有p个数（p一般取5），并将每个小组内部进行排序。然后，从每个小组中选出中位数，将这些中位数组成一个新的数组b[1..m]，并对b[1..m]进行排序。

该算法的核心在于如何确定中位数。选中位数的方法有很多种，这里介绍一种比较通用的方法——“中位数的中位数”（Median of medians）算法。具体步骤如下：

将数组a[1..n]分成n/5个小组，每个小组中含有5个数（如果最后一组不足5个数，则按实际个数处理）。

对于每个小组，用插入排序或选择排序等方法进行排序，并将该小组的中位数作为该小组的代表元。

对于上一步中得到的n/5个代表元，再将它们分成n/25个小组，每个小组中含有5个数。

对于每个小组，用插入排序或选择排序等方法进行排序，并将该小组的中位数作为该小组的代表元。

重复上述过程，直到只剩下一个元素为止。

最后，选出b[1..m]的中位数pivot，将原数组a[1..n]划分成小于pivot的部分和大于等于pivot的部分。如果小于pivot的部分的元素个数小于k，则在大于等于pivot的部分中寻找第k-m*p小的元素；否则在小于pivot的部分中寻找第k小的元素。

C++代码如下：

相关问题

使用分治法，对于给定的n个元素的数组a[1..n]，要求从中找出第k小的元素

分治法的思路是将数组分为两部分，分别求出左半部分的第k小元素和右半部分的第k小元素，然后将两部分的结果合并，得到整个数组的第k小元素。

具体实现过程如下：

1. 选取数组a的中间元素mid，将数组分为两部分a[1..mid]和a[mid+1..n]。

2. 统计左半部分数组a[1..mid]中小于等于mid的元素个数count_left，如果count_left大于等于k，则在左半部分继续递归查找第k小元素；否则，在右半部分a[mid+1..n]中查找第k-count_left小的元素。

3. 对于右半部分a[mid+1..n]同样进行递归查找，得到第k_right小的元素。

4. 将左半部分的第k小元素和右半部分的第k_right小元素进行比较，取较小值作为整个数组的第k小元素。

5. 如果左半部分的第k小元素等于右半部分的第k_right小元素，则直接返回该值；否则，对于左半部分的第k小元素，在左半部分中继续查找第k_left小的元素，对于右半部分的第k_right小元素，在右半部分中继续查找第k_right-k_left小的元素。

6. 重复步骤2-5，直到找到第k小的元素。

时间复杂度为O(nlogn)，空间复杂度为O(logn)。

c语言分治法对于给定的n个元素的数组a[1..n]，要求从中找出第k小的元素。 【输入样例】 a={20, 43, 32, 67 ,48, 89, 36, 47, 15} k=3 【输出样例】 32

题目分析

本题要求在一个无序数组中找到第 $k$ 小的元素，可以使用分治法（快速选择算法）来解决。快速选择算法的思想和快速排序类似，都是通过分治思想将问题规模不断缩小，最终找到解决方案。

具体而言，我们可以通过快速排序的思路来进行分治。在快速排序中，我们选择一个主元（pivot），将数组分为两部分，左边的元素小于等于主元，右边的元素大于主元，然后递归地对左右两部分进行排序。在快速选择算法中，我们同样选择一个主元，但是只需要对主元所在的一边进行排序，另一边则不需要再排序。具体实现时，我们可以先将数组分为两部分，左边的元素小于等于主元，右边的元素大于主元，然后根据主元的位置和 $k$ 的大小关系，递归地在左边或右边继续查找第 $k$ 小的元素。如果主元的位置恰好为 $k-1$，那么主元就是第 $k$ 小的元素；如果主元的位置小于 $k-1$，那么第 $k$ 小的元素一定在右边；如果主元的位置大于 $k-1$，那么第 $k$ 小的元素一定在左边。

时间复杂度：$O(n)$（期望情况下，最坏情况下为 $O(n^2)$）

代码实现