最大値と最小値を同時に求めたい場合、若干の改善方法としてペア単位の比較が考えられる。つまり、奇数番目と偶数番目の要素を比較し、大きい方を最大値と、小さいほうを最小値と比較するのである。別の手法として分割統治法がある。つまり、リストを半分に分け、前半と後半それぞれの最大値・最小値を求め、それらの値から全体の最大値・最小値を求める。
非線形選択アルゴリズム.
この方式には以下の利点がある。
パーティションベースの汎用選択アルゴリズム.
クイックソートと同様、このアルゴリズムはピボット値の選択によって性能が左右される。ピボット値として良くない値が一貫して選択された場合、その性能は前述の最小値ベースの選択と同等にまで低下する。
「中央値の中央値」を用いたクイックセレクト.
ただし、この方法では最悪時間は確かに線形になるが、平均時間は、実際にはピボット値を無作為に選ぶなどの素朴な方式の方が優れている。
段階的ソートとしての選択.
不完全な選択ソートによる方法の利点は、前述したようにその後の選択にかかるコストを低減することにある。ある数列からどれだけ選択するか、その回数が事前に決まっていない場合がある。また、大きい方を選択するのか小さいほうを選択するのかも事前に決まっていない場合もある。このような場合、アルゴリズムを変形して、部分的なソートを行いながら選択をして、同時に将来の選択に備えることができる。
最小値ベースのアルゴリズムもパーティションベースのアルゴリズムも部分的なソートを行っている。最小値ベースのアルゴリズムでは指定されたインデックスまでのソートを行うので、特に小さいほうのインデックスを探す場合に効力を発揮する。パーティションベースのアルゴリズムは自動的に同様の振る舞いをすることはないが、ピボット値の選択を記憶しておけば、その後の選択を行う際にそれを利用して処理を効率化できる（特に最初のピボット値）。ピボット値を全て記憶しておけば、選択を行えば行うほどリストはソートされていく。ピボット値のリストを後でクイックソートで再利用することもできる。
準線形時間での選択のためのデータ構造使用.
準線形時間で順序統計量を求める戦略は、データを選択を行うのに適したデータ構造に格納するものである。そのようなデータ構造として木構造ベースのものと度数分布表がある。
下限.