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针对线性时间选择算法随着元素数量的增加，执行效率较低的缺点，提出了MapReduce模型下的并行线性时间选择算法。重新设计了线性时间选择问题的算法，使其符合以key／value数据形式作为输入的MapReduce编程模型。并行计算局部最优解，汇总局部最优解再计算出全局最优解。实验结果表明，在面对大数据情况下，经过改进后的MapReduce模型下的并行线性时间选择算法具有执行效率高，且执行效率随着并行程度的增加而提高的特点。