Add Korean translation of Quick Select algorithm (TheAlgorithms#193)

Co-authored-by: David Leal <[email protected]>

Author: SeminKim

en/Selection Algorithms/Quick Select.md

@@ -41,6 +41,13 @@ Let's say k = 4. ie. We have to find 4th smallest element.
 4. As position of '7' is 4th (ie. k). Thus we will simply return 7
 ```
 
+### Code Implementation Links
+
+- [Java](https://github.com/TheAlgorithms/Java/blob/master/src/main/java/com/thealgorithms/searches/QuickSelect.java)
+- [Python](https://github.com/TheAlgorithms/Python/blob/master/searches/quick_select.py)
+- [Go](https://github.com/TheAlgorithms/Go/blob/master/search/selectk.go)
+- [JavaScript](https://github.com/TheAlgorithms/JavaScript/blob/master/Data-Structures/Array/QuickSelect.js)
+
 ### Helpful Video Links
 
 [Video explaining how to find the Kth smallest/largest element in varying complexities](https://youtu.be/hGK_5n81drs)

ko/선택 알고리즘/퀵 셀렉트.md

@@ -0,0 +1,52 @@
+# 퀵 셀렉트
+
+### 문제
+
+주어진 배열에 대해, k번째로 큰/작은 원소를 선형 시간복잡도 안에 찾아라.
+
+### 접근
+
+- 배열에서 무작위로 '피벗'으로 쓰일 원소를 정한다.
+- 퀵 소트에서와 같이, 파티션을 적용한다.
+- 파티션을 나누면, 피벗보다 작은 원소들은 피벗의 왼쪽 부분에 위치하고, 피벗보다 큰 원소들은 피벗의 오른쪽 부분에 위치하게 된다. 즉, 피벗은 배열 내에서 정렬된 위치에 존재한다.
+- 피벗의 인덱스가 k라면, 원하는 원소를 찾았으므로 피벗을 반환한다.
+- 아니라면, 현재 피벗의 위치가 k보다 큰지 작은지 확인하고, 이에 따라 k번째 원소가 위치할 수 있는 범위 안에서 새로운 피벗을 고른다. 
+- 이를 반복한다.
+
+### 시간 복잡도
+
+- 최악의 경우 `O(n^2)`
+
+- 최선의 경우 `O(n)`
+
+- 평균 `O(n)`
+
+
+### 알고리즘을 고안한 사람
+
+- 이 알고리즘은 토니 호어(Tony Hoare)에 의해 발명되어, `호어의 선택 알고리즘`이라고도 불린다.
+
+### 예시
+
+```
+배열 = {8,2,11,7,9,1,3}
+인덱스: 0 1 2 3 4 5 6
+
+k = 4, 즉 4번째로 작은 원소를 찾고 싶다고 하자.
+
+1. 무작위로 피벗을 고른다. 여기서는 7을 골랐다고 하자.
+2. 7과 마지막 원소(3)의 위치를 바꾸고, 파티션을 적용한다.
+3. 그러면 7보다 작은 모든 원소들은 7의 왼쪽에 있고, 7보다 큰 모든 원소들은 7의 오른쪽에 있게 된다. 즉, 7은 정렬된 위치에 있다. (배열 = {2,3,1,7,8,9,11})
+4. 7의 위치가 4번째이므로, 우리가 찾는 원소이다. 7을 반환한다.
+```
+
+### 구현
+
+- [Java](https://github.com/TheAlgorithms/Java/blob/master/src/main/java/com/thealgorithms/searches/QuickSelect.java)
+- [Python](https://github.com/TheAlgorithms/Python/blob/master/searches/quick_select.py)
+- [Go](https://github.com/TheAlgorithms/Go/blob/master/search/selectk.go)
+- [JavaScript](https://github.com/TheAlgorithms/JavaScript/blob/master/Data-Structures/Array/QuickSelect.js)
+
+### 관련 영상
+
+[여러가지 시간 복잡도에 따라 K번째로 작은/큰 원소를 찾는 방법을 설명하는 영상](https://youtu.be/hGK_5n81drs)