方法一：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 ；因為[a,b)區間一定小於(b,d]區間；如果個數大於100，對(b,d]重複(1)操作，直到最右邊的區間個數小於100個；
如果個數小於100，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。
如果個數超過100的就重複1操作，直到最後右邊只有100個數為止。 時間複雜度為：o(n)
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。第一：取前k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(lgk);建立乙個小頂堆執行時間為k*o（lgk）=o(klgk);
第二：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-k)*o(lgk);
最後這個堆中的元素就是前k最大的k個元素。時間複雜度為o(n lgk）。
這種思想類似與思想二，如果在查詢比較的時候用二分查詢，也可以使時間複雜度變為：o(nlgk)。只不過因為陣列時順序儲存，當需要插入更新資料的時候需要移動k個資料，移動的次數變得很多，操作變得複雜。如果是堆，移動的次數最多也是lgk次。所以在這方面堆的效率比陣列高。
方法四：分塊查詢：
如果資料有100w個，求取前100個資料。那麼我們可以用分治法的思想，其實對於大量的資料一般都是分治法。大而化小，小而化簡，各個擊破。最後在組合。因為資料是無限的，而我們的處理資源硬體是有限的，所以必須的分割處理。
方法是：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。如果第二大的數比最小的數大，那麼這樣就一下砍掉1w個數了；如果第二大的數比最小的數小，那麼也可以砍掉9999個數，剩下的肯定不是前100個中的。類似這樣可以解決此問題。
個人覺得，現在的計算講究分布式，並行處理，最後一種方法其實才是實用中最快的。
找n個數字中第k小的元素
利用快速排序的方法尋找第k小的資料，該方法的時間複雜度平均為o n 可以滿足一般情況下的查詢演算法 include res代表開始查詢的元素的位址，n代表查詢的範圍，nth代表查詢該範圍內的第nth小的元素 int findnth int res,int n,int nth int i 0,j n ...
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