挑选和排序是相关的。
排序要求将整个数据数组重排，而挑选则只请求选出一个返回值：在 N 个元素中哪一个是第N个小的元素 (或等效地，第m=N+1-k大的元素）？
遗憾的是，为了挑选的计算目的、挑选的最快方法需重整数组，典型的是将所有较小的元素置于第N个元素之左，所有较大元素置于右，并且在每一个子集内顺序是杂乱的。
这种副作用轻者是无害的，重者就十分的不方便。还有一种方法不打乱原数组的顺序。这种定点挑选法比更快的方法慢约 10 倍， 本帖暂时不发。
挑选通常用于对一组数据进行统计定性。通常想知道一列数据的中间值，或上四分之一或下四分之一值。
当N是奇数时，中间值就是第N个元素，其中 k=(N+1）/2。 当N 是偶数时，统计书上定义中间值是 k=N/2和 k=N/2+1 两元素（也就是从上数第 N/2 和从下数第 N/2)的算术平均值。如果接受这种规定，就必须分别进行两次挑选，来找到这些值。对于 N>100，通常定义 k=N/2 为中间元素，不按这种规定。
若允许重排数组，最快的挑选方法则就是“划分法”，与快速排序法中探作完全相同。挑选一个“随机”分割元素，用它来核对整个序列，迫使较小的元素排列左边。较大的排到右边。正如在快速排序法中那样，优化内循环是非常重要的，使用“限制”来减少比较的数量。但在排序中，还需对分割出的两个子数组分别继续进行操作。然而在挑选中，可以略去一个子数组，而只注意包含了要找的第k元素的那一个子集。用划分法来挑选就不需要用于操作期间的堆栈，并且它的运算量是 N 量级而不是 N*log(N) 量级。
对照快速排序算法，下列例程就很容易明白。
