nth_element函数

使用方法：nth_element(start, start+n, end)

使第n大元素处于第n位置（从0开始,其位置是下标为n的元素），并且比这个元素小的元素都排在这个元素之前，比这个元素大的元素都排在这个元素之后，但不能保证他们是有序的。

#include <algorithm>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdio>
using namespace std;
const int N=101;
char s[N];
int main()
{
    int len,n;
    gets(s);
    len=strlen(s);
    scanf("%d",&n);
    nth_element(s,s+n,s+len);
    puts(s);
    return 0;
}

nth_element函数原型有四个，详细我就不一一累赘了，我们就用最普通的用法寻找第k位置的元素。

函数用法为：nth_element(first，kth，end)。

first，last 第一个和最后一个迭代器，也可以直接用数组的位置。
kth，要定位的第 $n$

将第 $n_t h$

例如：

vector<int> a(9);
for(int i = 0; i < 9; i++)
a[i] = i+1;
random_shuffle(a.begin(),a.end());
for(int i = 0; i < 9; i++)
cout << a[i] << " ";
cout << endl;

nth_element(a.begin(),a.begin()+4,a.end());
cout << *(a.begin()+4) << endl;

for(int i = 0; i < 9; i++)
cout << a[i] << " ";

cout << endl;

结果为：

可以发现函数只是把kth的元素放在了正确位置，对其他元素并没有排序，所以可以利用这个函数快速定位第k个元素，当然，这个函数也支持你直接写比较函数，此处不再累赘因为ACM中基本不会用到。

那么为什么要选择这个函数呢，这就和复杂度有关了，nth_element的空间复杂度为O(1)，在数据量大的时候时间复杂度为O(n)，数据少的情况最坏为O(n^2)，因为函数原理是随机访问，但实际运用过程中，基本都会是O(n)的时间复杂度。所以说是非常迅速的。

https://ac.nowcoder.com/acm/contest/327/A

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define ll long long
int t,n,k;
struct point
{
    ll x,y;
} a[105];
 
int main()
{
    scanf("%d",&t);
    while (t--)
    {
        scanf("%d%d",&n,&k);
        for (int i=1; i<=n; i++)
        {
            scanf("%lld%lld",&a[i].x,&a[i].y);
        }
        vector<ll> v;
        for (int i=1; i<=n; i++)
        {
            for (int j=i+1; j<=n; j++)
            {
                for (int w=j+1; w<=n; w++)
                {
                    ll area=abs((a[j].x-a[i].x)*(a[w].y-a[i].y)-(a[w].x-a[i].x)*(a[j].y-a[i].y));
                    v.push_back(area);
                }
            }
        }
        nth_element(v.begin(),v.begin()+n*(n-1)*(n-2)/6-k,v.end());
        ll ans=v[n*(n-1)*(n-2)/6-k];
        if (ans%2==0) printf("%lld.00
",ans/2);
        else printf("%lld.50
",ans/2);
    }
    return 0;
}

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