这份文档是网易在2016年针对实习研发工程师面试所设计的一套编程题目和对应解答，主要涉及了数组操作和排序算法等基础编程概念。其中提到的核心算法是快速选择算法，这是一种在数组中查找第K小（或大）元素的高效方法。
快速选择算法是快速排序算法的一个变种，由C.A.R. Hoare在1960年提出。它的工作原理与快速排序类似，但不进行完整的排序，而是仅寻找目标元素。在这个例子中，目的是找到数组中的第K小元素。
代码中定义了一个名为`Finder`的类，该类包含三个方法：`findKth`、`findKth`和`partation`。`findKth`方法是主入口，它接受一个整数数组`a`、数组长度`n`以及目标位置`K`作为参数。这个方法首先调用自身，将数组的起始索引和结束索引传递给`findKth`的内部实现。
内部的`findKth`方法是递归的，它通过`partation`方法对数组进行划分。`partation`方法采用“Lomuto分区方案”，选取数组的第一个元素作为基准值`key`，然后将所有小于基准值的元素移动到其左侧，所有大于等于基准值的元素移动到右侧。这个过程会返回基准值的新位置，即划分后的中间索引。
在划分之后，`findKth`根据`k`（目标位置）与中间位置的关系来决定下一步操作。如果`k`等于中间位置减去起始位置加1，说明基准值就是第K小的元素；如果`k`大于中间位置减去起始位置加1，则在右侧子数组中继续查找；否则，在左侧子数组中查找。
快速选择算法的时间复杂度在平均情况下为O(n)，最坏情况（数组已经排序）下为O(n^2)，但在实际应用中，由于快速选择通常用于处理部分有序或随机分布的数据，所以其性能接近于平均情况。由于它避免了完全排序，因此对于查找特定位置的元素，它比完整的快速排序更有效率。
这个编程题目旨在考察应聘者的算法理解能力，特别是对数组操作和分治策略的掌握，这些都是软件开发工程师的基础技能。同时，解决这类问题也需要良好的编程实践，如递归和逻辑推理能力。
