1. 不管是一維陣列還是二維或多維陣列求第k小或第k大元素，如果陣列是無序的，那麼
求第k小的元素就用最大堆，
求第k大的元素就用最小堆。
如果是一維陣列，時間複雜度是o(nlogk)。如果是二維陣列，時間複雜度是o(mnlogk)。
注意，這裡也可以是乙個鍊錶，或者m個鍊錶，做法一樣，時間複雜度也一樣。
2. 不管是一維陣列還是二維或多維陣列求第k小或第k大元素，也可以用quick select演算法。
陣列不需要有序。
如果是一維陣列，時間複雜度是o(n)。如果是二維陣列，時間複雜度是o(mn)。
一維陣列的quick select 見lintcode 80 median
注意，quick select不能用鍊錶。
3. 如果一維陣列是有序的，直接取第k個或第n-k個元素即可。
如果二維陣列每個陣列都是有序的，那麼
求第k小的元素就用最小堆，
求第k大的元素就用最大堆。
如果是二維矩陣，時間複雜度是o(m+klogm)。這裡m是建堆複雜度。
二維陣列的例子見lintcode 1874 kth smallest element in a specific array
4. 如果二維陣列行列都是有序的，那麼
求第k小的元素用最小堆
求第k大的元素用最大堆
以求第k小的元素用最小堆為例，思路是先放matrix[0][0]，即最小的那個元素，然後將其pop()，再把它的正下方和右邊的那個元素放進堆，
因為這兩個肯定是僅比top大的那兩個最小的元素。如此反覆，一共pop掉k-1次，並且每次pop掉top後都把它正下方和右方的元素加進來。
時間複雜度o(klogk)。因為迴圈k遍，每次往裡放最多2個數，所以heap最大size是2k，放了最多2k次，pop了k此，時間複雜度o(klogk)。
例子見 lintcode 401. kth smallest number in sorted matrix
5. 如果是求前k個most frequent的元素呢？光maxheap或minheap還不行，因為我們要記錄每個元素的frequency。
乙個方法是unordered_map + maxheap
另乙個方法是unordered_map + minheap
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