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像插入排序，堆排序的執行時間為o(n lgn);又想插入排序而不像合併排序，堆排序是一種原地排序。因此堆排序具有相對小的執行時間和占用相對小的額外空間的優點。
再則，利用最小堆的性質，堆頂元素是整棵樹中具有最小值的元素，因此，我們可以構建這樣的乙個最小堆：
step1：取前m個元素（例如m=10萬），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);
其實建立乙個小頂堆實際執行時間為o(m);具體分析參考演算法導論。
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）。
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