需构建带原始下标的结构体数组并同步维护索引；分区时按降序交换value和index；pos==k−1时返回pairs[pos].index，否则递归左或右区间。
要在C++中通过快速选择算法定位数组中第K大数值的原始下标位置（而非仅返回值），必须在分区过程中同步维护原始索引映射，否则排序或重排后无法追溯原位置。直接对值排序会丢失原始下标，而仅用std::nth_element无法获取原始索引。
构建带原始下标的可比较元素数组
定义结构体Pair，包含value和index两个成员；用vector
遍历原数组nums，对每个i，执行pairs.emplace_back(nums[i], i)。
这一步不可省略——【若跳过此步，后续所有操作将失去原始位置信息】。
实现三路分区并保持索引联动
采用Lomuto分区方案：选取pivot为pairs[r].value，用i指向小于pivot区域右边界，j遍历[l, r−1]。
当pairs[j].value > pivot时（注意：求第K大，故按降序分区），交换pairs[++i]与pairs[j]；遍历结束后交换pairs[i+1]与pairs[r]。
关键点在于：所有swap操作都同时交换value和index字段，确保索引始终与值绑定。
递归收缩搜索区间并判断终止条件
设分区后pivot最终落于位置pos = i + 1。
第一步：若pos == k−1，说明当前pivot即为第K大元素，直接返回pairs[pos].index。
第二步：若pos > k−1，说明第K大在左半区，递归调用quickSelect(pairs, l, pos−1, k)。
第三步：若pos
注意k从1开始计数，对应0-based下标为k−1；每次递归只进入一个分支，不双侧展开。
封装接口并处理边界
对外提供函数int findKthLargestIndex(const vector
构造pairs后调用quickSelect(pairs, 0, nums.size()−1, k)，返回结果即为原始数组中第K大值的下标。
平均时间复杂度为O(n)：每次期望将问题规模减半，递归式T(n) = T(n/2) + O(n)，解得T(n) = 2n = O(n)；最坏O(n²)，但随机化pivot可规避有序退化。
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