重访随机选择

我们表明，弗罗伊德和里韦特的 Select 算法用于寻找 n 个元素中第 k 小的元素，多个版本在平均情况下最多需要 $n+\min\{k,n-k\}+o(n)$ 次比较，并以高概率实现。这是对弗罗伊德和里韦特分析的修正，并扩展到非唯一元素的情况。我们的计算结果确认 Select 可能在实际中表现最佳。