在寻找n个元素中第k小元素的问题中，如采用快速排序算法思想，运用分治法对n个元素进行划分，如何选择划分基准？下面答案最合理

若对n个元素进行直接插入排序，则进行第i趟排序过程前，有序表中的元素个数为 ______。 在对n个元素进行快速排序的过程中，最好情况下需要进行躺（） 采用排序算法对n个元素进行排序，其排序趟数肯定为n-1趟的排序方法是( )。 对下列4个序列用快速排序方法进行排序，以序列的第1个元素为基准进行划分。在第1趟划分过程中，元素移动次数最多的是（） 对具有n个元素的序列来采用冒泡排序法进行排序，排序的趟数为n-1。() 对于具有n个元素的序列采用堆积排序法进行排序，排序的总趟数为n-1（） 采用下列排序算法对n个元素进行排序，其排序趟数肯定为n-1趟的排序方法有（）。 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（请作答此空）算法设计策略。已知确定基准元素操作的时间复杂度为Θ(n)，则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为（ ）。 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（ ）算法设计策略。已知确定着基准元素操作的时间复杂度为 O(n) ，则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为（ 此空作答 ）。 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（ 此空作答 ）算法设计策略。已知确定着基准元素操作的时间复杂度为 O(n) ，则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为（）。 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（）算法设计策略。已知确定基准元素操作的时间复杂度为Θ（n），则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为（） 快速排序算法是，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（）算法设计策略。已知确定着基准元素操作的时间复杂度为O（n），则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为 （） n个元素排序问题，如果只能通过元素比较交换构造算法，则n个处理器的并行排序算法达到()的运行时间才是代价最优的。 在对n个元素进行快速排序的过程中，最坏情况下的时间复杂度为（ ） 在对n个元素进行快速排序的过程中，平均情况下的时间复杂度为（ ） 在一个长度为n的顺序表中删除第i个元素，要移动（）个元素，如果要在第i个元素前插入一个元素，要后移（）个元素 快速排序算法是，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 （请作答此空） 算法设计策略。已知确定着基准元素操作的时间复杂度为O(n)，则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为 （ ） 。 快速排序算法是，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 （ ） 算法设计策略。已知确定着基准元素操作的时间复杂度为O(n)，则快速排序算法的最好和最坏情况下的时间复杂度为 （请作答此空） 。 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+l]、…、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+l]、，．．、A[i-1]都小于或等于 a[i]，而 a[i+l]、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-l>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-l ＜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(“”);printf(“elem %d=%d,k,findkthElem(a,0,n-1,k));//输出序列中第 k
小的元素}return 0；} 在有n个无序无重复元素值的数组中查找第i小的数的算法描述如下：任意取一个元素r，用划分操作确定其在数组中的位置，假设元素r为第k小的数。若i等于k，则返回该元素值；若i小于k，则在划分的前半部分递归进行划分操作找第i小的数；否则在划分的后半部分递归进行划分操作找第k-i小的数。该算法是一种基于（）策略的算法。