看Kd树时，建立Kd-tree需要为第split维的值排序，并查找位于正中间的那个数据点。询问了好多同学，他们说，可以首先用堆排序，然后找第(n-1)/2的数。觉得挺有道理。
但是，还看到一种方法，就是Rank_Select方法。
代码如下：
Rank_Select方法
static void insertion_sort( double* array, int n )
{
double k;
int i, j;
for( i = 1; i < n; i++ )
{
k = array[i];
j = i-1;
while( j >= 0 && array[j] > k )
{
array[j+1] = array[j];
j -= 1;
}
array[j+1] = k;
}
}
/*
Partitions an array around a specified value.
@param array an array
@param n number of elements
@param pivot value around which to partition
@return Returns index of the pivot after partitioning
*/
static int partition_array( double* array, int n, double pivot )
{
double tmp;
int p, i, j;
i = -1;
for( j = 0; j < n; j++ )
if( array[j] <= pivot )
{
tmp = array[++i];
array[i] = array[j];
array[j] = tmp;
if( array[i] == pivot )
p = i;
}
array[p] = array[i];
array[i] = pivot;
return i;
}
static double rank_select( double* array, int n, int r )
{
double* tmp, med;
int gr_5, gr_tot, rem_elts, i, j;
/* base case */
if( n == 1 )
return array[0];
/* divide array into groups of 5 and sort them */
gr_5 = n / 5;
gr_tot = cvCeil( n / 5.0 );
rem_elts = n % 5;
tmp = array;
for( i = 0; i < gr_5; i++ )
{
insertion_sort( tmp, 5 );
tmp += 5;
}
insertion_sort( tmp, rem_elts );
/* recursively find the median of the medians of the groups of 5 取所有中间值*/
tmp = (double*)calloc( gr_tot, sizeof( double ) );
for( i = 0, j = 2; i < gr_5; i++, j += 5 )
tmp[i] = array[j];
if( rem_elts )
tmp[i++] = array[n - 1 - rem_elts/2];
//取中间值
med = rank_select( tmp, i, ( i - 1 ) / 2 );
free( tmp );
/* partition around median of medians and recursively select if necessary */
j = partition_array( array, n, med );
if( r == j )
return med;
else if( r < j )
return rank_select( array, j, r );
else
{
array += j+1;
return rank_select( array, ( n - j - 1 ), ( r - j - 1 ) );
}
}
此方法，利用到了递归。
输入为该保持数据的数组，和数组中的元素个数，还有需要找到的中间值的索引。
昨天看了本书，才知道在C/C++中，如果将数据作为参数传递给函数，在函数内部利用sizeof(a)只是将a作为指针，所以sizeof(a)=4 而不是数组长度。因此，此处传的后两个参数必不可少。
首先把数据分为几组，每组含有5个数据，然后每组利用插入排序方法进行排序，最后取中值。
然后，在将取到的所有组的中值放入一个数组。进行取中值，即重复上述操作，直至传入的第二个参数为1，返回数组的第一个数据。
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13：0 |
25：1 |
67：2 |
2：3 |
10：4 |
30：5 |
20：6 |
（1）查找索引为r=3的数据。
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2:0 |
10：1 |
13：2 |
25：3 |
67：4 |
20：5 |
30：6 |
Tmp中包含两项 tmp[0]=13,tmp[1]=20
（2）因此，此时输入为tmp，2,0
（3）因此，输入为tmp[0]=13,并返回至第二步中。
第二个递归中，med=13.通过，partition_array函数，返回13的索引为2.但，2比3小。因此进入由25,67,20,30组成的查找特定值的递归中。此时，传入第二个参数为n-(j+1),原因是查找到的13，太靠前了，因此需要从后面的数据中查找。而返回的13的索引，与要查找的索引相差值，就是本次查找中，需要返回的索引，于是第三个参数为r-(j+1)。
然后，新一轮就开始了。Array 为下表数据，第二个参数为 4，第三个参数为0.
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25:0 |
67：1 |
20：2 |
30：3 |
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20:0 |
25：1 |
30：2 |
67：3 |
Tmp[0]= array[n-1-rem_elts/2] 即4-1-4/2 =1
Tmp[0]=25.
此时经过partition_array函数，返回25的索引为1.而第三个参数为0，因此找到的25就太靠后了，因此需要查找数组前面的数据。于是再开始新一轮的递归。
此时传入array，第二个参数为1（即查找到的索引），第三个参数因为要查找的索引，就包含在这部分中，因此直接传入这个索引即可.此时，返回值为20.即为要查找的值。
也许此算法分析不够准确，还望有人指出。