主要观点：kth提供高性能选择算法，可在不排序整个数据集的情况下找到第 k 小的元素，适用于大型数据集的 top-N 元素或中位数查找等操作。
关键信息：

• 提供多种算法，如 FloydRivest 对随机数据分布最快，PDQSelect 在所有数据模式下最稳定。
• 速度快，比基于排序的选择算法在常见情况下提升高达 99%，且内存高效，所有操作都是原地进行。
• 已投入生产使用，经过测试和模糊测试，适用于任何有序类型。
• 提供三种使用算法的方式，根据数据类型不同而不同。
• 有详细的基准测试数据，展示在不同数据分布和排序情况下的性能表现。
  重要细节：
• 安装方式为go get github.com/tsenart/kth。
• 贡献欢迎，可提交 Pull Request。
• 项目基于 MIT 许可证，详情见LICENSE文件。
• 基于 Go 的内部pdqsort算法构建。