順序統計量，
定義很簡單：
在乙個由n個元素組成的集合（互異的）中，第i個順序統計量 ，就是這個集合中第i小的元素。
《演算法導論》中給出了乙個期望為線性時間，但最壞情況執行時間為 o（n^2）的 「選擇演算法」，如下：
#include#include#includeint a[1000000] ;
int random_partion(int low , int high) // o(n)
int main ()
書中的」選擇演算法」利用了快速排序中的 "以乙個元素為基準，左邊小、右邊大的有序化處理」 策略，充分地利用了：
partion函式返回的下標i就是第i個順序統計量（第i小的元素）的下標這一重要事實。
然後，
①如果剛好 i == key , 那就已經找到，返回a[i] ，即為所求的順序統計量 ；
②如果 i > key , 則說明：key 在區間 [ 1 , i-1 ] , 繼續遞迴解決這一子問題 ；
③如果 i < key , 則說明：key 在區間 [ i+1 , n ] , 遞迴解決 。
儘管，「選擇演算法」，利用「隨機化分割槽」將執行時間的期望穩定在θ（n），但是最壞情況，仍為o（n^2）。
我突發靈感，想到下面這個改進演算法，應該可以把最壞情況的時間複雜度降至o（n） 。
其原理， 是受hoare版本的快速排序的啟發，通過：
「兩頭夾逼，左邊是小於等於第key個順序統計量的區域，右邊是大於第key個順序統計量的區域，不服從的數對交換」的操作，遍歷了一遍陣列即完成任務。
**如下：
#include#includeint a[100000] ;
using namespace std ;
int find(int low , int high , int key) // o(n)
while(i
演算法導論（4） 順序統計量
1.最大值與最小值 將一對輸入元素相互進行比較，然後把較小的與當前的最小值比較，把較大的與當前最大值比較，這樣每兩個元素比較3次，最多需要3 n 2次比較可以同時找到一組輸入元素中的最大值與最小值。2.順序統計量 乙個n個元素組成的集合中，第i個順序統計量是該集合中第i小的元素。中位數是i n 1 ...
排序和順序統計量（演算法導論）
人一生別太狂，指不定誰輝煌 總結排序演算法的執行時間 演算法最壞執行時間 平均期望執行時間 是否是原址排序 插入排序o n2 o n2 是 歸併排序o nlgn o nlgn 否 堆排序o n lgn 是快速排序o n2 o nlgn 期望 是 計數排序o k n o k n 否基數排序o d k ...
演算法導論 中位數與順序統計量
華電北風吹 天津大學認知計算與應用重點實驗室 日期 2015 7 7 一 選擇最大值或者最小值的最優演算法 對於長度為n的陣列，已證找最大值或者最小值比較操作下界就是n 1。所以只需要讓第乙個值為初始最大值或者初始最小值，用所有的值與這個值比較，更新這個值即可。def minimum a minnu...