1.
演算法如下：根據快速排序劃分的思想
(1) 遞迴對所有資料分成[a,b）b（b,d]兩個區間，(b,d]區間內的數都是大於[a,b)區間內的數
(2) 對(b,d]重複(1)操作，直到最右邊的區間個數小於100個。注意[a,b)區間不用劃分
(3) 返回上乙個區間，並返回此區間的數字數目。接著方法仍然是對上一區間的左邊進行劃分，分為[a2,b2）b2（b2,d2]兩個區間，取（b2,d2]區間。如果個數不夠，繼續(3)操作，如果個數超過100的就重複1操作，直到最後右邊只有100個數為止。
2.先取出前100個數，維護乙個100個數的最小堆，遍歷一遍剩餘的元素，在此過程中維護堆就可以了。具體步驟如下：
step1：取前m個元素（例如m=100），建立乙個小頂堆。保持乙個小頂堆得性質的步驟，執行時間為o（lgm);建立乙個小頂堆執行時間為m*o（lgm）=o(m lgm);
step2:順序讀取後續元素，直到結束。每次讀取乙個元素，如果該元素比堆頂元素小，直接丟棄
如果大於堆頂元素，則用該元素替換堆頂元素，然後保持最小堆性質。最壞情況是每次都需要替換掉堆頂的最小元素，因此需要維護堆的代價為(n-m)*o(lgm);
最後這個堆中的元素就是前最大的10w個。時間複雜度為o(n lgm）。
3.分塊查詢
先把100w個數分成100份，每份1w個數。先分別找出每1w個數裡面的最大的數，然後比較。找出100個最大的數中的最大的數和最小的數，取最大數的這組的第二大的數，與最小的數比較。。。。
100w個數中找出最大的k個數
1.思路1 我們應該首先想到是先將100w個數排序，暫且不考慮效率問題，可是記憶體中能放得下嗎？2.思路2 堆排序，先從中去k個數進行堆排，然後乙個乙個數進行比較替換，每替換一次都得將堆下調一次，去保證堆得特性 函式findmaxknum 倆件事 一 取k個數進行建堆 二 進行資料替換，替換完一次下...
10億資料中取最大的100個資料
思路1 利用堆排序實現 1 取前m個元素 例如m 100 建立乙個小頂堆。保持乙個小頂堆得性質的步驟，執行時間為o lgm 建立乙個小頂堆執行時間為m o lgm o m lgm 2 順序讀取後續元素，直到結束。每次讀取乙個元素，如果該元素比堆頂元素小，直接丟棄。如果大於堆頂元素，則用該元素替換堆頂...
談從10億個數中找出前10萬個最大的
10億個浮點數大概佔據3g左右的空間，因此全部一次性讀入記憶體目前在個人pc上是不太現實的。本次討論不考慮記憶體等等，只考慮演算法。如果一次性比較排序，然後輸出前面最大的10w個，那麼眾所周知，演算法的時間複雜度不下於o n lgn 此處的n為數的個數 10億 如果用堆排序，由於堆排序像合併排序而不...