给定一个含n个整数的序列a，设计一个分治算法求前k(1<k<n)个最小的元素，返回结果的顺序任意。

为了使用分治策略解决这个问题，我们可以采用经典的“快速选择”算法，它是快速排序的一个变体，专门用于查找第k小（大）的元素。对于给定的序列a，算法的主要步骤如下：

1. **划分** (Partitioning): 首先，选择一个基准值（通常取第一个或最后一个元素），将数组分为两部分：一部分包含所有小于基准值的元素，另一部分包含所有大于或等于基准值的元素。

2. **比较** (Comparison): 如果基准值的位置正好是第k小的索引，那么找到了目标；如果k小于这个位置，说明第k小的元素应该在左侧部分，递归地对左侧部分应用此过程；如果k大于这个位置，应在右侧部分寻找，并减去基准值已经移动过的次数。

3. **终止条件** (Base case): 当找到第k小的元素或者基准值的位置超过k时，递归结束。

4. **返回结果** (Return result): 返回第k小的元素。

以下是伪代码形式：

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

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

# 分区函数，返回基准值后的第一个比它大的元素的索引
def partition(arr, low, high):
    pivot = arr[low]
    while low < high:
        while low < high and arr[high] >= pivot:
            high -= 1
        arr[low] = arr[high]
        while low < high and arr[low] <= pivot:
            low += 1
        arr[high] = arr[low]
    arr[low] = pivot
    return low