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_答案_百度高考
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。
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第-1小题正确答案及相关解析在Java中如何高效的判断数组中是否包含某个元素 - ImportNew
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如何检查一个数组(无序)是否包含一个特定的值？这是一个在Java中经常用到的并且非常有用的操作。同时，这个问题在Stack Overflow中也是一个非常热门的问题。在投票比较高的几个答案中给出了几种不同的方法，但是他们的时间复杂度也是各不相同的。本文将分析几种常见用法及其时间成本。
检查数组是否包含某个值的方法
public static boolean useList(String[] arr, String targetValue) {
return Arrays.asList(arr).contains(targetValue);
public static boolean useSet(String[] arr, String targetValue) {
Set&String& set = new HashSet&String&(Arrays.asList(arr));
return set.contains(targetValue);
使用循环判断
public static boolean useLoop(String[] arr, String targetValue) {
for(String s: arr){
if(s.equals(targetValue))
使用Arrays.binarySearch()
Arrays.binarySearch()方法只能用于有序数组！！！如果数组无序的话得到的结果就会很奇怪。
查找有序数组中是否包含某个值的用法如下：
public static boolean useArraysBinarySearch(String[] arr, String targetValue) {
Arrays.binarySearch(arr, targetValue);
时间复杂度
下面的代码可以大概的得出各种方法的时间成本。基本思想就是从数组中查找某个值，数组的大小分别是5、1k、10k。这种方法得到的结果可能并不精确，但是是最简单清晰的方式。
public static void main(String[] args) {
String[] arr = new String[] {
&BC&, &EF&, &DE&, &AB&};
//use list
long startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i & 100000; i++) {
useList(arr, &A&);
long endTime = System.nanoTime();
long duration = endTime - startT
System.out.println(&useList:
& + duration / 1000000);
startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i & 100000; i++) {
useSet(arr, &A&);
endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startT
System.out.println(&useSet:
& + duration / 1000000);
//use loop
startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i & 100000; i++) {
useLoop(arr, &A&);
endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startT
System.out.println(&useLoop:
& + duration / 1000000);
//use Arrays.binarySearch()
startTime = System.nanoTime();
for (int i = 0; i & 100000; i++) {
useArraysBinarySearch(arr, &A&);
endTime = System.nanoTime();
duration = endTime - startT
System.out.println(&useArrayBinary:
& + duration / 1000000);
运行结果：
useArraysBinarySearch:
使用一个长度为1k的数组
String[] arr = new String[1000];
Random s = new Random();
for(int i=0; i& 1000; i++){
arr[i] = String.valueOf(s.nextInt());
useArrayBinary:
使用一个长度为10k的数组
String[] arr = new String[10000];
Random s = new Random();
for(int i=0; i& 10000; i++){
arr[i] = String.valueOf(s.nextInt());
useArrayBinary:
显然，使用一个简单的循环方法比使用任何集合都更加高效。许多开发人员为了方便，都使用第一种方法，但是他的效率也相对较低。因为将数组压入Collection类型中，首先要将数组元素遍历一遍，然后再使用集合类做其他操作。
如果使用Arrays.binarySearch()方法，数组必须是已排序的。由于上面的数组并没有进行排序，所以该方法不可使用。
实际上，如果你需要借助数组或者集合类高效地检查数组中是否包含特定值，一个已排序的列表或树可以做到时间复杂度为O(log(n))，hashset可以达到O(1)。
（英文原文结束，以下是注）
使用ArrayUtils
除了以上几种以外，Apache Commons类库中还提供了一个ArrayUtils类，可以使用其contains方法判断数组和值的关系。
import mons.lang3.ArrayU
public static boolean useArrayUtils(String[] arr, String targetValue) {
return ArrayUtils.contains(arr,targetValue);
同样使用以上几种长度的数组进行测试，得出的结果是该方法的效率介于使用集合和使用循环判断之间（有的时候结果甚至比使用循环要理想）。
useArrayBinary:
useArrayUtils:
useArrayBinary:
useArrayUtils:
其实，如果查看ArrayUtils.contains的源码可以发现，他判断一个元素是否包含在数组中其实也是使用循环判断的方式。
部分代码如下：
if(array == null) {
return -1;
if(startIndex & 0) {
startIndex = 0;
if(objectToFind == null) {
for(i = startI i & array. ++i) {
if(array[i] == null) {
} else if(array.getClass().getComponentType().isInstance(objectToFind)) {
for(i = startI i & array. ++i) {
if(objectToFind.equals(array[i])) {
return -1;
所以，相比较之下，我更倾向于使用ArrayUtils工具类来进行一些合数祖相关的操作。毕竟他可以让我少写很多代码（因为自己写代码难免有Bug，毕竟apache提供的开源工具类库都是经过无数开发者考验过的），而且，效率上也并不低太多。
不知道这个小log日志框架快在什么地方，为什么会快？
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