有1亿个浮点数，如果找出其中最大的10000个？
- 局部淘汰法
用一个容器保存前10000个数，然后将剩余的所有数字——与容器内的最小数字相比，如果所有后续的元素都比容器内的10000个数还小，那么容器内这个10000个数就是最大10000个数。
如果某一后续元素比容器内最小数字大，则删掉容器内最小元素，并将该元素插入容器，最后遍历完这1亿个数，得到的结果容器中保存的数即为最终结果了。此时的时间复杂度为O（n+m^2），其中m为容器的大小，即10000。 - 分治法
将1亿个数据分成100份，每份100万个数据，找到每份数据中最大的10000个，最后在剩下的100 10000个数据里面找出最大的10000个。如果100万数据选择足够理想，那么可以过滤掉1亿数据里面99%的数据。
100万个数据里面查找最大的10000个数据的方法如下：用快速排序的方法，将数据分为2堆，如果大的那堆个数N大于10000个，继续对大堆快速排序一次分成2堆，如果大堆个数N小于10000个，就在小的那堆里面快速排序一次，找第10000-n大的数字；递归以上过程，就可以找到第1w大的数。参考上面的找出第1w大数字，就可以类似的方法找到前10000大数字了。此种方法需要每次的内存空间为10^64=4MB，一共需要101次这样的比较。 - Hash法
如果这1亿个数里面有很多重复的数，先通过Hash法，把这1亿个数字去重复，这样如果重复率很高的话，会减少很大的内存用量，从而缩小运算空间，然后通过分治法或最小堆法查找最大的10000个数。 - 采用最小堆
首先读入前10000个数来创建大小为10000的最小堆，建堆的时间复杂度为O（mlogm）（m为数组的大小即为10000），然后遍历后续的数字，并于堆顶（最小）数字进行比较。如果比最小的数小，则继续读取后续数字；如果比堆顶数字大，则替换堆顶元素并重新调整堆为最小堆。整个过程直至1亿个数全部遍历完为止。然后按照中序遍历的方式输出当前堆中的所有10000个数字。该算法的时间复杂度为O（nmlogm），空间复杂度是10000（常数）。
大文件找次数出现最多的100个词
- 先hash映射把大文件分成很多个小文件，具体操作如下：读文件中，对于每个词x，取hash(x)%5000，然后按照该值存到5000个小文件(记为f0,f1,…,f4999)中，这样每个文件大概是200k左右（每个相同的词一定被映射到了同一文件中）
- 对于每个文件fi，都用hash_map做词和出现频率的统计，取出频率大的前100个词（怎么取？topK问题，建立一个100个节点的最小堆），把这100个词和出现频率再单独存入一个文件
- 根据上述处理，我们又得到了5000个文件，归并文件取出top100（Top K 问题，比较最大的前100个频数）
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