1.排序方法 首先能想到的就是先排序，然后取前1000个数，或者部分排序，只排出前1000个数就行 缺点：这些方法的时间复杂度都比较高 2，分治法 可以使用分治法，这有点类似快排中partition的操作，随机选一个数t，然后对整个数组进行partition，会得到两部分，前一部分的数 ...

，并调整结构使之仍然是一个最小堆，这样，遍历完后，堆中的10000个数就是所需的最大的10000个。建堆时间复 ...

一个较好的方法：先拿出10000个建立小根堆，对于剩下的元素，如果大于堆顶元素的值，删除堆顶元素，再进行插入操作，否则直接跳过，这样知道所有元素遍历完，堆中的10000个就是最大的10000个。时间复杂度: m + (n-1)logm = O(nlogm) 优化的方法：可以把所有10亿个数据分组 ...

最小堆 最小堆是一种完全二叉树，特点是根节点比两个子节点都小（或者根节点比子节点都大） 过程 先找10000个数构建最小堆 依次遍历10亿个数，如果比最小堆的最小值大，则替换这个最小值，并重新构建最小堆 最后输入10000个值 时间复杂度 构建最小堆的复杂度为 logn ...

1、首先一点，对于海量数据处理，思路基本上是确定的，必须分块处理，然后再合并起来。 2、对于每一块必须找出10个最大的数，因为第一块中10个最大数中的最小的，可能比第二块中10最大数中的最大的还要大。 3、分块处理，再合并。也就是Google MapReduce 的基本思想。Google ...

1. 算法如下：根据快速排序划分的思想 (1) 递归对所有数据分成[a,b）b（b,d]两个区间，(b,d]区间内的数都是大于[a,b)区间内的数 (2) 对(b,d]重复(1)操作，直到最右边的区间个数小于100个。注意[a,b)区间不用划分 (3) 返回上一个区间，并返回此区间的数字 ...

　　从10000个整数中找出最大的10个，最好的算法是什么？ 算法一：冒泡排序法 　　千里之行，始于足下。我们先不说最好，甚至不说好。我们只问，如何“从10000个整数中找出最大的10个”？我最先想到的是用冒泡排序的办法：我们从头到尾走10趟，自然会把最大的10个数找到。方法简单，就不再这里写 ...

一、以空间换时间（最高效） 1.声明一个数组a[0]-a[999] 2.for循环这1000个数，将数组中下标与相对应的数相同的设置为个数加1，否则设置为0. （例如，这1000个数中，某个数是555，就把a[555]=1，如果再次出现555，然后a[555]=2,以此类推） 3.数组逆向 ...