随机生成100维数组，编程实现用分治算法选择第30小的元素

在编程中，随机生成100维数组并使用分治算法找到其中第30小的元素通常涉及几个步骤：

首先，你需要创建一个100维的数组，每个维度都可以是整数范围内的任意值。这通常通过循环和随机数生成函数完成，例如在Python中可以这样做：

import numpy as np

def generate_100d_array(dimension):
    return np.random.randint(low=0, high=100, size=(dimension,)*100)

# 生成一个100维的随机数组
array = generate_100d_array(100)

然后，对于找到第30小的元素，你可以使用分治法（如快速选择算法），它是一种类似于快速排序的思想，但只对部分数据进行排序，而不是整个数组。这里是一个基于分治思想的简化版伪代码：

def quick_select(arr, k):
    if len(arr) == 1:
        return arr[0]

    pivot_index = partition(arr, 0, len(arr) - 1)
    
    if k == pivot_index:
        return arr[k]
    elif k < pivot_index:
        return quick_select(arr[:pivot_index], k)
    else:
        return quick_select(arr[pivot_index + 1:], k - pivot_index - 1)

def partition(arr, low, high):
    # ...此处省略了快速划分的部分，实际需要实现...
    pass

third_smallest = quick_select(array, 29)  # 因为索引从0开始，所以第30小的元素位置是k=29

注意，`partition` 函数在这里未给出，因为在真实的快速选择实现中，这部分负责将数组划分为小于、等于和大于基准值的三部分。