Python 用选择算法求未排序列表的中值

我有一个整数列表，我想用选择来找到这个未排序列表的中间值。这是到目前为止我所拥有的，但是我没有得到任何测试列表的输出

[140240180400340]

。有人能解释一下需要做什么才能得到中间值吗

我的代码

def fastSelect(aList, k):

    count = 0
    pivot = 0
    smallerList = []
    largeList = []
    while aList != []:
        pivot == len(aList)//2
        for i in range(0,pivot):
            smallerList.append(aList[i])
        for j in range(pivot + 1,len(aList)):
            largeList.append(aList[j])
        for g in range(0,len(aList)):
            if aList[g] == pivot:
                count += 1
        m = len(smallerList)
        if k >= m and k < m + count:
            return pivot
        if m > k:
            aList = smallerList
        else:
            k = k - m - count
            aList = largeList

def快速选择（列表，k）：
计数=0
枢轴=0
smallerList=[]
largeList=[]
尽管如此！=[]:
pivot==len（aList）//2
对于范围内的i（0，轴）：
smallerList.append（列表[i]）
对于范围内的j（轴+1，透镜（列表））：
largeList.append（aList[j]）
对于范围（0，len（aList））中的g：
如果aList[g]==枢轴：
计数+=1
m=len（小列表）
如果k>=m且kk：
aList=smallerList
其他：
k=k-m-计数
好色之徒

您实际上并不是在与您的

pivot

值进行比较。您还有一个bug，您正在使用

==

而不是

=

来分配

轴

初始化

def fastSelect(aList, k):
    while aList:
        smallerList = []
        largeList = []
        count = 0
        pivot = aList[len(aList) // 2]
        for i in aList:
            if i < pivot:
                smallerList.append(i)
            elif i > pivot:
                largeList.append(i)
            else:
                count += 1
        m = len(smallerList)
        if k >= m and k < m + count:
            return pivot
        if m > k:
            aList = smallerList
        else:
            k = k - m - count
            aList = largeList

def快速选择（列表，k）：
尽管如此：
smallerList=[]
largeList=[]
计数=0
pivot=aList[len（aList）//2]
对于我来说：
如果我想：
smallerList.append（i）
elif i>枢轴：
largeList.append（一）
其他：
计数+=1
m=len（小列表）
如果k>=m且kk：
aList=smallerList
其他：
k=k-m-计数
好色之徒

要理解为什么

pivot

成为中间值，您需要考虑中间值的定义。中值是列表中小于或等于其他值一半且大于或等于其他值一半的值

第一次通过循环时，选择中间值作为轴。然后，它将列表拆分为两个列表：一个包含小于

轴的值，另一个包含大于
轴的值。类似地，保持与轴相同的值的
计数
。接下来，它将查看每个列表中有多少个值。如果两个列表大小相同或在
count
的差异范围内，则根据定义，我们找到了中间值，因此我们返回
pivot

所以现在我们必须在整个循环中保持不变。让我们看看每个案例。如果
smallerList
（表示为
m
）的大小大于
k
，则中间值必须在
smallerList
内，我们仍在寻找
smallerList
内的
kth
元素。如果
k
大于
m
，则中位数必须在
largeList
内，但我们不再需要
largeList
内的
kth
元素，因为我们已经发现
m
和
计数
小于或等于
pivot
的元素，因此，在继续循环之前，我们从
k
中减去这些

最后，您实际上可以通过使用随机轴心来改进此代码。如果你看维基百科上的文章，你会发现随机轴心保证了几乎一定的线性时间复杂性，而你选择的中间位置轴心有更可预测的最坏情况分析。
你为什么期望输出？缩进是关闭的，您不会返回任何内容。缩进是从IDE中拉出的。对不起。我也应该说我不完全理解选择，我只是在尝试一些我在网上读到的东西。