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如果分区函数不与最后一个元素交换pivot，为什么Quick Select的速度要慢40倍？

分区函数是快速选择算法（Quick Select）中的一个关键步骤，用于将数组分成两部分，一部分小于等于pivot，一部分大于pivot。在快速选择算法中，通常会选择数组的最后一个元素作为pivot，并将pivot与分区函数返回的索引位置进行交换。

如果分区函数不与最后一个元素交换pivot，而是保持pivot不变，会导致以下几个问题，从而降低算法的速度：

  1. 分区不均衡：在快速选择算法中，通过不断地将小于等于pivot的元素放在左边，大于pivot的元素放在右边，最终将pivot放在正确的位置上。如果不进行交换，pivot的位置将保持不变，这可能导致分区不均衡。例如，如果数组中存在大量小于pivot的元素，而pivot本身是较大的元素，那么在不进行交换的情况下，pivot将一直处于数组的末尾，导致每次分区只能将一个元素放在正确的位置上，而其他元素则需要进行更多的比较和交换操作，从而降低算法的速度。
  2. 递归深度增加：快速选择算法是通过递归的方式进行的，每次递归都会将数组分成两部分，并对其中一部分进行进一步的分区操作。如果不进行交换，pivot的位置将保持不变，这将导致递归深度的增加。因为每次递归只能将一个元素放在正确的位置上，所以需要更多的递归步骤才能完成整个数组的排序。递归深度的增加会导致算法的时间复杂度增加，从而降低算法的速度。

综上所述，如果分区函数不与最后一个元素交换pivot，会导致分区不均衡和递归深度增加，从而降低快速选择算法的速度。因此，在实际应用中，为了获得更好的性能，建议在快速选择算法中将分区函数返回的索引位置与最后一个元素进行交换。这样可以保持分区的均衡性，并减少递归深度，提高算法的速度。

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八十一、最快最优的快速排序和优化

「---- Runsen」 ❞ 快速排序 不久前，我在牛客中看到这样一个笑话，面试官让他写一个快速排序，结果他写了一个冒泡排序，虽说不是计算机专业的，还一直说没有写错，都不知道面试官为什么这么PASS。...谓三点取中法，就是每一轮取排序区间的头、尾和中间元素这三个值，然后把它们排序以后的中间值作为本轮的基准值。调整要选取的这三个值的位置。...快速排序的做法是从左向右依次与 pivot 比较，做交换，这样做其实效率并不高。...举个简单的例子，一个数组 [2, 1, 3, 1, 3, 1, 3]，选第一个元素作为 pivot 是2，每次发现比2小的数会引起一次交换，一共三次。...然而，直观来说，其实只要将第一个3和最后一个1交换就可以达到这三次交换的效果。所以更理想的分区方式是从「两边向中间遍历」的双向分区方式，而不是从左到右，当然前提是基准值选择数组的中位数。

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快排查找数组中的第K个最大元素

(A, q+1, r) } 归并排序有个merge()函数，这有个partition()函数：随机选择一个元素作为pivot（一般可选择p~r区间的最后一个元素），然后对A[p…r]分区，函数返回pivot...申请两个临时数组X、Y，遍历A[p…r]： 将＜pivot的元素拷贝到X ＞pivot的元素都拷贝到Y 最后将X、Y中数据顺序拷贝到A[p…r] 但若按照此思路，partition()需很多额外内存空间...分区过程涉及交换操作，如果数组中有两个相同的元素，比如序列 6，8，7，6，3，5，9，4 在经过第一次分区操作之后，两个6的相对先后顺序就会改变。所以，快排不是稳定排序算法。...极端的：数组数据原已有序，如1，3，5，6，8。如每次选择最后一个元素作为pivot，那每次分区得到的两个区间都不均等。需要进行约n次分区操作，才能完成。...选择数组区间A[0…n-1]的最后一个元素A[n-1]作为pivot，对数组A[0…n-1]原地分区，这样数组就分成三部分，A[0…p-1]、A[p]、A[p+1…n-1]： K 在A[0…p-1]区间查找

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