给定一个随机排列的数字列表，用python语言编写一个找出第k小的元素的O(nlogn）算法

要实现一个时间复杂度为O(nlogn)的算法来找出给定列表中第k小的元素，我们可以使用快速选择（Quickselect）算法。快速选择是快速排序算法的一个变种，它在平均情况下提供O(n)的复杂度，但是根据所用的划分策略，有时也会达到O(n^2)。然而，如果我们希望确保算法的时间复杂度稳定在O(nlogn)，可以采用归并排序的方法，它保证了时间复杂度始终是O(nlogn)。

以下是使用Python实现的归并排序算法来找出第k小的元素的示例代码：

def merge_sort(arr):
    if len(arr) <= 1:
        return arr
    
    mid = len(arr) // 2
    left = merge_sort(arr[:mid])
    right = merge_sort(arr[mid:])
    
    return merge(left, right)

def merge(left, right):
    merged = []
    i = j = 0
    
    while i < len(left) and j < len(right):
        if left[i] < right[j]:
            merged.append(left[i])
            i += 1
        else:
            merged.append(right[j])
            j += 1
            
    merged += left[i:]
    merged += right[j:]
    
    return merged

def find_kth_smallest(arr, k):
    sorted_arr = merge_sort(arr)
    return sorted_arr[k-1]  # 因为列表索引从0开始，所以这里是k-1

# 示例使用
arr = [3, 2, 1, 5, 6, 4]
k = 2
print(find_kth_smallest(arr, k))  # 输出第2小的元素，应该是2

注意：上述代码中，`find_kth_smallest` 函数返回的是第k小的元素，这里假设列表索引从1开始。如果列表索引从0开始，应将 `k-1` 改为 `k`。