1.排序方法 首先能想到的就是先排序，然后取前1000個數，或者部分排序，只排出前1000個數就行 缺點：這些方法的時間復雜度都比較高 2，分治法 可以使用分治法，這有點類似快排中partition的操作，隨機選一個數t，然后對整個數組進行partition，會得到兩部分，前一部分的數 ...

，並調整結構使之仍然是一個最小堆，這樣，遍歷完后，堆中的10000個數就是所需的最大的10000個。建堆時間復 ...

一個較好的方法：先拿出10000個建立小根堆，對於剩下的元素，如果大於堆頂元素的值，刪除堆頂元素，再進行插入操作，否則直接跳過，這樣知道所有元素遍歷完，堆中的10000個就是最大的10000個。時間復雜度: m + (n-1)logm = O(nlogm) 優化的方法：可以把所有10億個數據分組 ...

最小堆 最小堆是一種完全二叉樹，特點是根節點比兩個子節點都小（或者根節點比子節點都大） 過程 先找10000個數構建最小堆 依次遍歷10億個數，如果比最小堆的最小值大，則替換這個最小值，並重新構建最小堆 最后輸入10000個值 時間復雜度 構建最小堆的復雜度為 logn ...

1、首先一點，對於海量數據處理，思路基本上是確定的，必須分塊處理，然后再合並起來。 2、對於每一塊必須找出10個最大的數，因為第一塊中10個最大數中的最小的，可能比第二塊中10最大數中的最大的還要大。 3、分塊處理，再合並。也就是Google MapReduce 的基本思想。Google ...

1. 算法如下：根據快速排序划分的思想 (1) 遞歸對所有數據分成[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]重復(1)操作，直到最右邊的區間個數小於100個。注意[a,b)區間不用划分 (3) 返回上一個區間，並返回此區間的數字 ...

　　從10000個整數中找出最大的10個，最好的算法是什么？ 算法一：冒泡排序法 　　千里之行，始於足下。我們先不說最好，甚至不說好。我們只問，如何“從10000個整數中找出最大的10個”？我最先想到的是用冒泡排序的辦法：我們從頭到尾走10趟，自然會把最大的10個數找到。方法簡單，就不再這里寫 ...

一、以空間換時間（最高效） 1.聲明一個數組a[0]-a[999] 2.for循環這1000個數，將數組中下標與相對應的數相同的設置為個數加1，否則設置為0. （例如，這1000個數中，某個數是555，就把a[555]=1，如果再次出現555，然后a[555]=2,以此類推） 3.數組逆向 ...