c++标准库几乎完全有这个函数调用nth_element，尽管它确实会修改数据。它有线性运行时间，O(N)，它也做部分排序。

const int N = ...;
double a[N];
// ... 
const int m = ...; // m < N
nth_element (a, a + m, a + N);
// a[m] contains the mth element in a

我提出了这个算法，似乎是O(n):

假设k=3我们想找出数组中第三大的元素。我将创建三个变量，并将数组中的每一项与这三个变量中的最小值进行比较。如果数组item大于最小值，则用item的值替换最小值变量。我们继续做同样的事情，直到数组结束。三个变量中的最小值是数组中第三大的项。

define variables a=0, b=0, c=0
iterate through the array items
    find minimum a,b,c
    if item > min then replace the min variable with item value
    continue until end of array
the minimum of a,b,c is our answer

为了找到第K大的项，我们需要K个变量。

例如:(k = 3)

[1,2,4,1,7,3,9,5,6,2,9,8]

Final variable values:

a=7 (answer)
b=8
c=9

有人可以审查这个，让我知道我错过了什么?

遍历列表。如果当前值大于存储的最大值，则将其存储为最大值，并将1-4向下碰撞，5从列表中删除。如果不是，将它与第2条进行比较，然后做同样的事情。重复，检查所有5个存储值。应该是O(n)

我想提出一个答案

如果我们取前k个元素并将它们排序成一个k个值的链表

对于每一个其他的值，即使在最坏的情况下如果我们对剩下的n-k个值进行插入排序即使在最坏的情况下，比较的数量也将是k*(n-k)对于前k个要排序的值让它是k*(k-1)所以结果是(nk-k)也就是o(n)

干杯

你确实喜欢快速排序。随机选择一个元素，然后将所有元素推高或推低。此时，您将知道您实际选择了哪个元素，如果它是第k个元素，您就完成了，否则您将重复bin(更高或更低)，第k个元素将落在其中。从统计学上讲，找到第k个元素所需的时间随着n, O(n)而增加。

这种方法怎么样

保持一个长度为k的缓冲区和一个tmp_max，得到tmp_max为O(k)并执行n次因此类似于O(kn)

是这样还是我漏掉了什么?

虽然它没有击败快速选择的平均情况和中值统计方法的最坏情况，但它非常容易理解和实现。