对于k非常小的值(即k << n)，我们可以在~O(n)时间内完成。否则，如果k与n比较，我们得到O(nlogn)

你确实喜欢快速排序。随机选择一个元素，然后将所有元素推高或推低。此时，您将知道您实际选择了哪个元素，如果它是第k个元素，您就完成了，否则您将重复bin(更高或更低)，第k个元素将落在其中。从统计学上讲，找到第k个元素所需的时间随着n, O(n)而增加。

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)

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。

我想提出一个答案

如果我们取前k个元素并将它们排序成一个k个值的链表

对于每一个其他的值，即使在最坏的情况下如果我们对剩下的n-k个值进行插入排序即使在最坏的情况下，比较的数量也将是k*(n-k)对于前k个要排序的值让它是k*(k-1)所以结果是(nk-k)也就是o(n)

干杯

在那个('第k大元素数组')上快速谷歌返回这个:http://discuss.joelonsoftware.com/default.asp?interview.11.509587.17

"Make one pass through tracking the three largest values so far." 

(它是专门为3d最大)

这个答案是:

Build a heap/priority queue.  O(n)
Pop top element.  O(log n)
Pop top element.  O(log n)
Pop top element.  O(log n)

Total = O(n) + 3 O(log n) = O(n)