如果您有J个长度为N的排序数组，请在其中找到kth个最小的元素。
这里有一些潜在的解决方案，其中一些涉及最小堆或二进制搜索，但是我想知道使用快速选择的时间复杂度是多少。如果我们简单地将每个数组连接在一起，并在组合数组上使用quickselect。
Quickselect通常在线性时间运行，但是数组的合并确实扩大了搜索空间，但是它比使用合并策略更有效，因为如果选择好的枢轴，quickselect必然会忽略某些元素。
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Quickselect与快速排序非常相似，因为它具有分而治之的策略。两者之间的区别在于，Quickselect仅会在保存第k个数据的那部分重复出现 最小元素，并且将一直持续到间隔等于k值为止，这意味着它找到了第k个最小值（https://www.geeksforgeeks.org/quickselect-algorithm/）。关于您的问题，我认为您说的对是正确的，这取决于您重复出现的关键点。在最佳情况下，时间仍然会花费O（n）（因为Quickselect仅搜索拆分数据的一部分，并且n的大小取决于您的数据集），而在最坏情况下，O（n ^ 2）选择了错误的枢轴。为了使该算法通用化，将很难为每个数据分组找到“最佳可能”枢轴。
在首先考虑使用堆作为方法时，给定数据时，首先需要O（n）时间来构建堆。为了找到第k个最小项，堆中的min元素（即根）必须找到k次。删除min堆中的min只需要1个团队，但是在删除根之后堆化堆将花费O（logn）时间，这可能会非常昂贵，具体取决于您正在讨论的输入大小。因此，堆方法的总时间为O（1）+ O（klogn），其中k是第k个最小数字。
基本上，效率的差异实际上取决于在Quickselect中如何选择支点以及考虑堆方法时输入的大小或k值。