題目：輸入n個整數，輸出其中最小的k個。
例如輸入1，2，3，4，5，6，7和8這8個數字，則最小的4個數字為1，2，3和4。
分析：這道題最簡單的思路莫過於把輸入的n個整數排序，這樣排在最前面的k個數就是最小的k個數。只是這種思路的時間複雜度為o(nlogn)。我們試著尋找更快的解決思路。
我們可以開闢乙個長度為k的陣列。每次從輸入的n個整數中讀入乙個數。如果陣列中已經插入的元素少於k個，則將讀入的整數直接放到陣列中。否則長度為k的陣列已經滿了，不能再往陣列裡插入元素，只能替換了。如果讀入的這個整數比陣列中已有k個整數的最大值要小，則用讀入的這個整數替換這個最大值；如果讀入的整數比陣列中已有k個整數的最大值還要大，則讀入的這個整數不可能是最小的k個整數之一，拋棄這個整數。這種思路相當於只要排序k個整數，因此時間複雜可以降到o(n+nlogk)。通常情況下
k要遠小於
n，所以這種辦法要優於前面的思路。
從給面試官留下更好印象的角度出發，我們可以進一步把**寫得更漂亮一些。從上面的分析，當長度為k的陣列已經滿了之後，如果需要替換，每次替換的都是陣列中的最大值。在常用的資料結構中，能夠在o(1)時間裡得到最大值的資料結構為最大堆。因此我們可以用堆（heap）來代替陣列。
這個地方大家可以好好想想，為什麼要用到大頂堆，為什麼不是小頂堆？
由於我們這裡是要找最小的k個數，在堆中元素還小於k的時候，我們每讀入乙個資料，都是進入插入到堆中的，當堆中已經有了k個元素後，我們讀到k+1個元素，此時就分兩種情況：
由於我們要找k個最小的數，所以淘汰的應該是這k+1個數中最大的乙個，既然是最大的，自然是用大頂堆了
如果當前讀入的第k+1個數比堆中的最大值還要大，則直接將其它淘汰，如果小，則要淘汰堆中的最大值
這裡自然想到，如果是求最大的k個數，我們就要用到小頂堆了。
另外，自己重頭開始寫乙個最大堆需要一定量的**。我們現在不需要重新去發明車輪，因為前人早就發明出來了。同樣，stl中的set和multiset為我們做了很好的堆的實現，我們可以拿過來用。可以給面試官留下熟悉stl的好印象！
下面貼出測試**：
這裡注意大頂堆的形式：
typedef multiset < int, greater < int > > iniheap;
注意幾點：
小頂堆是multiset < int, less < int > >
它的插入操作是不帶迭代器的，即insert(x)
從begin() 到 end()，堆中資料按大到小排列。
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