数组，寻找第K大的数

思路解析（代码有问题）

1.最暴力的思想，直接排序，然后索引第k个数据，最优的排序算法时间复杂度为O(nlog(n)),但是随着n的变大，复杂度增长

2.借助快速排序的思想

　　快速排序的思想是通过一趟排序将要排序的list分为2部分，左边小，右边大。然后递归排序左右。我们可以在每一趟排序后，比较基准元素的索引和K的大小，若k大于基准元素的索引，则要寻找的k大数字就在基准元素的右边，否则左边。知道找到基准元素的索引等于K。

时间复杂度 O(n)

 def partition(data,left,right):
     if (len(data)<=0 or left<0 or right>=len(data)):
         print("Invalid parametres,please check!")
　　　　#基准元素为list的第一个元素　　
     temp = data[left]
     i = left
     j = right
     while (i != j):
           #两个指针，先动右边的指针，判断指针指向的元素是否小于基准元素，若小于，就要交换位置，移动到左边
         while (data[j]>=temp and i<j):
                 j = j-1
         while (data[i]<=temp and i<j):
                 i = i+1
         if (i<j):
               #data[i]与data[j]位置交换　　　　　
             t = data[i]
             data[j] = data[i]
             data[j] = t   
       #当i=j时，这时候list[i]=基准元素      data[i] = temp
     return i

 def find_k(data,k):
     n = len(data)
     left = 0
     right = n-1
     index = partition(data,left,right)
     while (index != k):
             if (index>k):
                 right = index-1
                 index = partition(data,left,right)
             else:
                 left = index+1
                 index = partition(data,left,right)

     return data[k]

 if __name__ == "__main__":
         data = [6,9,2,4,5,7,9,3,4]
         a = 2
         k = len(data) -a
         result = find_k(data,k)
         print(result)