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)

Python中性感的快速选择

def quickselect(arr, k):
    '''
     k = 1 returns first element in ascending order.
     can be easily modified to return first element in descending order
    '''

    r = random.randrange(0, len(arr))

    a1 = [i for i in arr if i < arr[r]] '''partition'''
    a2 = [i for i in arr if i > arr[r]]

    if k <= len(a1):
        return quickselect(a1, k)
    elif k > len(arr)-len(a2):
        return quickselect(a2, k - (len(arr) - len(a2)))
    else:
        return arr[r]

A Programmer's Companion to Algorithm Analysis给出了一个O(n)的版本，尽管作者指出常数因子如此之高，您可能更喜欢简单的排序-列表-然后选择方法。

我已经回答了你的问题:)

转到这个链接的结尾:...........

http://www.geeksforgeeks.org/kth-smallestlargest-element-unsorted-array-set-3-worst-case-linear-time/

我实现了在n个未排序元素中寻找第k个最小值的动态规划，特别是竞赛方法。执行时间为O(n + klog(n))。所使用的机制在维基百科关于选择算法的页面上被列为方法之一(如上面的帖子之一所示)。你可以阅读算法，也可以在我的博客页面“查找k个最小值”上找到代码(java)。此外，逻辑可以对列表进行部分排序——在O(klog(n))时间内返回第一个K min(或max)。

虽然代码提供了第k个最小值的结果，但可以使用类似的逻辑来查找O(klog(n))中的第k个最大值，忽略创建比赛树的前期工作。

你可以用O(n + kn) = O(n)(对于常数k)表示时间，用O(k)表示空间，通过跟踪你见过的最大的k个元素。

对于数组中的每个元素，您可以扫描k个最大的元素列表，并将最小的元素替换为更大的新元素。

Warren的优先级堆解决方案更简洁。