第三步中的序列已经分别有序且第一个序列中的数都小于第二个数，所以直接拼接起来就好了。
-### 线性找第 k 大的数
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-找第 $k$ 大的数（K-th order statistic），最简单的方法是先排序，然后直接找到第 $k$ 大的位置的元素。这样做的时间复杂度是 $O(n\log n)$ ，对于这个问题来说很不划算。事实上存在时间复杂度 $O(n)$ 的解法。
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-考虑快速排序的划分过程，在快速排序的「划分」结束后，数列 $A_{p} \cdots A_{r}$ 被分成了 $A_{p} \cdots A_{q}$ 和 $A_{q+1} \cdots A_{r}$ ，此时可以按照左边元素的个数（ $q - p + 1$ ）和 $k$ 的大小关系来判断是只在左边还是只在右边递归地求解。
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-可以证明，在期望意义下，程序的时间复杂度为 $O(n)$ 。
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-## 性质
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-### 稳定性
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-快速排序是一种不稳定的排序算法。
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-### 时间复杂度
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-快速排序的最优时间复杂度和平均时间复杂度为 $O(n\log n)$ ，最坏时间复杂度为 $O(n^2)$ 。
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### 实现（C++）[^ref2]
```cpp
}
```
+## 性质
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+### 稳定性
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+快速排序是一种不稳定的排序算法。
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+### 时间复杂度
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+快速排序的最优时间复杂度和平均时间复杂度为 $O(n\log n)$ ，最坏时间复杂度为 $O(n^2)$ 。
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## 优化
### 朴素优化思想
从 2000 年 6 月起，SGI C++ STL 的 `stl_algo.h` 中 `sort()` 函数的实现采用了内省排序算法。
-## 线性找第 k 大的数
+## 应用
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+### 线性找第 k 大的数
找第 $k$ 大的数（K-th order statistic），最简单的方法是先排序，然后直接找到第 $k$ 大的位置的元素。这样做的时间复杂度是 $O(n\log n)$ ，对于这个问题来说很不划算。
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