用特定的分治策略，選第k小的元素。
設 l是n個元素的集合，從 l 中選取第k小的元素，其中 1<=k<=n.這裡的第k小元素是指，當 l 按從小到大排好序之後，排在第k個位置的元素。
●k=|s1|+1， m』 就是所要找的第k小的數(以m』為劃分標準後， 比m』小的有|s1|個，如果恰巧k=|s1|+1， 則m』就是所要找的第k小的數)
●k<=|s1|，歸約為在s1,中找第k1小的子問題，k1在子問題中相對位置不變,即k1=k ;
●k>|s1|+1，歸約為在s,中找k2位置的子問題，k2 相對於s2子問題和k相對於s的關係,即k2= k-|s1|-1。(在s中找k，就是在s2中找k2)
select
(s,k)
輸人: n個數的陣列s,正整數k
輸出: s中的第k小元素
1、將s劃分成5個一組,共「n/
5」個組
2、每組找乙個中位數,把這些中位數放到集合m中
3、m*←select
(m,[
|m|/2]
)//選m的中位數m* ,將s中的數劃分成a,b,c,d四個集合
4、把a和d中的每個元素與m*比較,小的構成s1，大的構成s2;
5、s1←s1uc; s2←s2∪b;
6、if k=
|s1|
+l then 輸出m*
7、else
if k≤|s1|
8、 then select
(s1, k)
9、else
select
(s2, k-
|s1l-
1)
如果a和d的，元素都小於 m*，那麼它們的元素都加入 s1，且下一步演算法又在這個大的子問題上進行遞迴呼叫，這對應了歸約後子問題規模的上界，演算法複雜度的最壞情況。
子問題規模為：
表明子問題規模不超過原問題規模的 7/10，
其中，w(n/5)為查詢 m的時間，總規模n中選出n/5個數來找中位數tn是構造中位數集合，以及a& d和m進行比較的時間開銷，t是某個常數
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