如何解决是否可以仅使用这三个过程MaxA，i，j，MinA，i，j和SwapA，i，j设计On log n排序算法？
Max（A，i，j）是一个从数组A的i到j索引的元素中找到最大值的过程。 Min（A，i，j）是一个从数组A的i到j索引的元素中找到最小值的过程。 Swap（A，i，j）是交换数组A上的A [i]和A [j]的过程。
Min（A，i，j）和Max（A，i，j）的时间复杂度为O（K），其中K = j-i。 Swap（A，i，j）的时间复杂度为O（1）。
注意：这不是家庭作业问题，因为我是一名职业专业人员，但是我即将参加硕士入学考试，这是前一年的问题之一。 我可以很容易地在O（n ^ 2）时间中做到这一点，但是我无法在每次迭代中将这个问题分成一半大小，并且无法使用Min，Max和Swap来建立排序后的输出以获得O（n log n）时间复杂度。无论哪种方式，我都认为它会变成O（n ^ 2）。
就所需的时间复杂度而言，我觉得这个问题是不正确的。
解决方法
任何基于比较的就地排序都可以使用这些原语以其通常的复杂性来实现。要比较任意两个项目，只需将它们交换到位置0和1，请调用Min（A，0,1），然后将它们交换回去。
对于有保证O（n log n）时间的基于比较的就地排序，堆排序是显而易见的选择。
在堆排序中，使用比较来查找最相邻项目之间的最大值，因此，您当然可以优化对Min / Max的使用，以使调用次数少于上述方式。
,Max（A，i，j）：可以在O（N log N）上完成。
方式：
- 将（j-i）之间的所有元素克隆到新数组/列表中
- 使用合并/快速排序对降序进行排序。
- 从数组/列表中返回最上面的元素
Min（A，i，j）：可以在O（N log N）上完成
方式：
- 将（j-i）之间的所有元素克隆到新的数组/列表中。
- 使用合并/快速排序对升序进行排序。
- 从数组/列表中返回最上面的元素。
交换（A，i，j）：可以在O（1）上完成
所有复杂性描述如下：
O（N log N）+ O（N log N）+ O（1）=> O（N log N）。
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