在寻找n个元素中第k小元素问题中，若使用快速排序算法思想，运用分治算法对n个元素进行划分，应如何选择划分基准？下面（）答案解释最合理。A、随机选择一个元素作为划分基准B、取子序列的第一个元素作为划分基准C、用中位数的中位数方法寻找划分基准D、以上皆可行。但不同方法，算法复杂度上界可能不同

● 以下关于快速排序算法的描述中，错误的是 （64） 。在快速排序过程中，需要设立基准元素并划分序列来进行排序。若序列由元素{12,25,30,45,52,67,85}构成，则初始排列为 （65） 时，排序效率最高（令序列的第一个元素为基准元素）。

（64）A. 快速排序算法是不稳定的排序算法

B. 快速排序算法在最坏情况下的时间复杂度为O(n1gn)

C. 快速排序算法是一种分治算法

D. 当输入数据基本有序时，快速排序算法具有最坏情况下的时间复杂度

（65）A. 45,12,30,25,67,52,85

B. 85,67,52,45,30,25,12

C. 12,25,30,45,52,67,85

D. 45,12,25,30,85,67,52

以下关于快速排序算法的描述中，错误的是( )。在快速排序过程中，需要设立基准元素并划分序列来进行排序。若序列由元素{12，25，30，45，52，67，85}构成，则初始排列为( )时，排序效率最高(令序列的第一个元素为基准元素)。

A．快速排序算法是不稳定的排序算法

B．快速排序算法在最坏情况下的时间复杂度为0(nlgn)

C．快速排序算法是一种分治算法

D．当输入数据基本有序时，快速排序算法具有最坏情况下的时间复杂度

对于具有n个元素的一个数据序列，若只需要得到其中第A个元素之前的部分排序，最好采用(43)。

A．堆排序

B．希尔排序

C．快速排序

D．直接插入排序

阅读以下说明和代码，填补代码中的空缺，将解答填入答题纸的对应栏内。 【说明】 下面的程序利用快速排序中划分的思想在整数序列中找出第k小的元素（即将元素从小到大排序后，取第k个元素）。 对一个整数序列进行快速排序的方法是：在待排序的整数序列中取第一个数作为基准值，然后根据基准值进行划分，从而将待排序的序列划分为不大于基准值者（称为左子序列）和大于基准值者（称为右子序列），然后再对左子序列和右子序列分别进行快速排序，最终得到非递减的有序序列。 例如，整数序列“19, 12, 30, 11,7,53, 78, 25"的第3小元素为12。整数序列“19,12,7,30,11,11,7,53,78,25,7"的第3小元素为7。 函数partition（int a[ ], int low,int high）以a[low]的值为基准，对a[low]、a[low+1]、…、 a[high]进行划分，最后将该基准值放入a[i] (low≤i≤high)，并使得a[low]、a[low+1]、，．．、 A[i-1]都小于或等于a[i]，而a[i+1]、a[i+2]、．．、a[high]都大于a[i]。 函教findkthElem(int a[],int startIdx,int endIdx,inr k)在a[startIdx]、a[startIdx+1]、...、a[endIdx]中找出第k小的元素。

【代码】 include <stdio.h> include <stdlib.h> Int partition（int a [ ]，int low, int high） {//对 a[low..high]进行划分，使得a[low..i]中的元素都不大于a[i+1..high]中的元素。 int pivot=a[low]； //pivot表示基准元素 Int i=low,j=high; while(（ 1） ){ While(i<j&&a[j]>pivot)--j; a[i]=a[j] While(i<j&&a[i]<=pivot)++i; a[j]=a[i] } （2） ； //基准元素定位 return i； } Int findkthElem（int a[ ]，int startIdx，int endIdx, int k） {//整数序列存储在a[startldx..endldx]中，查找并返回第k小的元素。 if (startldx<0 ||endIdx<0 || startIdx>endIdx || k<1 ||k-1>endIdx ||k-1<startIdx) Return-1; //参数错误 if(startIdx<endldx){ int loc=partition(a, startIdx, endldx)； ∥进行划分，确定基准元素的位置 if (loc==k-1) ∥找到第k小的元素 return （3） ； if(k-1 <loc) //继续在基准元素之前查找 return findkthElem(a, （4） ,k）； else ／／继续在基准元素之后查找 return findkthElem(a， （5） ，k); } return a[startIdx]； } int main() { int i, k; int n; int a[] = {19, 12, 7, 30, 11, 11, 7, 53, 78, 25, 7}; n= sizeof(a)／sizeof(int) //计算序列中的元素个数 for (k=1;k＜n+1；k++){ for(i=0;i＜n;i++){ printf(“%d/t”,a[i]); } printf(“\n”); printf(“elem %d=%d\n,k,findkthElem(a,0,n-1,k));//输出序列中第k小的元素 } return 0； }

对于具有n个元素的一个数据序列，若只需得到其中第k个元素之前的部分排序，最好采用(59)，使用分治(Divide and Conquer)策略的是(60)算法。

A．希尔排序

B．直接插入排序

C．快速排序

D．堆排序

A、访问第i个元素的前驱(1

B、在第i个元素之后插入一个新元素(1≤i≤n)

C、删除第i个元素(1≤i≤n)

D、对表中元素进行排序

对于具有n个元素的一个数据序列，若只需得到其中第k个元素之前的部分排序，最好采用(63)。

A．堆排序

B．希尔排序

C．快速排序

D．直接插入排序

快速排序算法在排序过程中，在待排序数组中确定一个元素为基准元素，根据基准元素把待排序数组划分成两个部分，前面一部分元素值小于等于基准元素，而后面一部分元素值大于基准元素。然后再分别对前后两个部分进一步进行划分。根据上述描述，快速排序算法采用了 (61) 算法设计策略。已知确定基准元素操作的时间复杂度为，则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为 (62) 。

A.分治

B.动态规划

C.贪心

D.回溯