Python 快速选择算法

我目前正在为我的计算机科学课做一个作业，我不知道我执行快速选择的代码有什么问题

def分区（一个列表，第一个，最后一个）：
pivot=a_列表[最后]
i=first-1
对于范围内的j（第一个，最后一个）：
如果一个列表[j]我觉得
分区
函数很好。主要问题与
选择功能有关。它们是：

混合0索引和1索引
检查
选择
函数的边界
处理递归的
k
值
第1点：混合0索引和1索引
此示例显示：

print(selection([5,4,1,10,8,3,2], 0, 6, 1))

您在问题中说预期输出为
1
。列表
[5,4,1,10,8,3,2]
排序为
[1,2,3,4,5,8,10]
。在调用
selection
函数时，您分别将
0
和
6
作为
first
和
last
提供。这两个变量使用0索引。但是，对于
k
，您提供了
1
，并期望
选择
函数的输出为
1
。这利用了1-1索引

这没什么错，但事情很快就会变得混乱。我们应该把事情标准化。我选择对
k
使用0索引

第2点：检查
选择
函数的边界
特别是，本声明：

if first == last:

return selection(a_list, pivotIndex+1, last, k - pivotIndex)

应改为：

if first >= last:

由于以下陈述：

elif k <= pivotIndex:
    return selection(a_list, first, pivotIndex-1, k)
else:
    return selection(a_list, pivotIndex+1, last, k - pivotIndex)

无需从
k
中减去
pivotinex
。即使下一个
选择
调用只考虑从
数据透视索引+1
到
最后一个
（包括）的子列表，我们也不会创建一个只包含
a_列表[pivotIndex+1]
到
a_列表[last]
的元素的新数组，因此，我们感兴趣的元素仍将位于位置
k

随着这些变化
我们可以保持
分区
功能不变。以下是更新的
选择
功能：

def selection(a_list, first, last, k):
    # Handle possibility that first >= last, so we only have
    # one element remaining in the sublist
    if first >= last:
        return a_list[k]
    pivot = a_list[last]
    pivotIndex = partition(a_list, first, last)
    if k < pivotIndex:
        return selection(a_list, first, pivotIndex-1, k)
    else:
        # k is left as it is
        return selection(a_list, pivotIndex+1, last, k)

def选择（一个列表，第一个，最后一个，k）：
#处理第一个>=最后一个的可能性，所以我们只有
#子列表中剩余的一个元素
如果first>=last：
返回一个_列表[k]
pivot=a_列表[最后]
pivotIndex=分区（一个列表，第一个，最后一个）
如果k<数据透视索引：
返回选择（a_列表，第一，数据透视索引-1，k）
其他：
#k保持原样
返回选择（a_列表，数据透视索引+1，最后一个，k）

您应该更改对
selection
的调用，以便对
k
使用0索引

希望有帮助
 你在这里很复杂，你想做什么？您的递归没有结束，所以first永远不等于last。