我被赋予了这种算法，该算法可以计算数组的中位数并对周围的其他项进行分区。
它把所有小于集合A1中值的元素，所有等于A2的元素和所有大于A3的元素。如果A1大于1，它将递归进入其中，并且A3也会发生同样的情况。复制A中的A1，A2和A3串联后终止。
我知道它与Quickselect非常相似，但我不知道如何进行操作以找出最坏情况下的时间复杂度。
我知道的是，在Quicksort中，时间复杂度为T（n）= n -1 + T（a）+ T（n -a-1），其中n-1用于分区T（a）是在第一部分上的递归调用，而t（na-1）是在最后一部分上的递归调用。在那种情况下，最糟糕的情况发生在枢轴始终是数组中最大或最小的项时。
但是现在，由于我们以中位数为中心，最坏的情况是什么？
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您可以使用5大算法，这将为您提供近似的中位数。如果您将其用作快速排序的枢纽，则最坏情况的复杂度将是O（n log n）而不是O（n ^ 2），因为我们每次均分，而不是当我们不等分时最坏的情况一个铲斗有一个元素，另一个铲斗有n-1个元素。
另一方面，这种最坏的情况极不可能发生。使用Big 5中值算法找到枢轴点会产生相当大的开销，因此在实践中，通过选择随机枢轴，它的性能要好于其他。但是，如果您想每次查找中位数，则最坏的情况是O（n logn）