这是互联网领域一个比较经典的算法问题（top k），如何在巨大的数据中找出最大，或者访问量最高的前10个，前100个或者前1000个数据。比如在2亿用户记录中找出信用等级最高的，在上亿个搜索词汇中找出被搜索次数最高的10个关键字。前提是数据存储在文件中
一般遇到这个问题，第一反应会想到排序，但是稍微对内存有点了解的人立刻都会否定这个答案，大量的数据导入内存且不说内存够不够，就算足够服务器上其他的服务都不需要内存了吗？那么接下来的思路就是，如果不允许全部导入内存，还要找出最大的1000个数字，那就要用到外部排序（选择）的算法了。
解决的思路有下面几个：
1.采用小顶堆算法，我们知道完全二叉树有几个非常重要的特性，就是假如该二叉树中总共有N个节点，那么该二叉树的深度就是log2N，对于小顶堆来说移动根元素到 底部或者移动底部元素到根部只需要log2N，相比N来说时间复杂度优化太多了（1亿的logN值是26-27的一个浮点数）。基本的思路就是先从文件中取出1000个元素构建一个小顶堆数组k，然后依次对剩下的100亿-1000个数字进行遍历m，如果m大于小顶堆的根元素，即k[0]，那么用m取代k[0]，对新的数组进行重新构建组成一个新的小顶堆。这个算法的时间复杂度是O((100亿-1000)log(1000))，即O((N-M)logM)，空间复杂度是M
这个算法优点是性能尚可，空间复杂度低，IO读取比较频繁，对系统压力大。
2.采用分区法，将100亿个数据分成1000个分区，每个分区上1000万个数据，在每个分区上上再细分成100个分区，即总共分成1000*100个分区，然后启动多线程进行处理，各个分区上采用小顶堆算法取出最大的1000个数据，分层进行合并然后重新计算不同层上的最大1000个数，最终递归到最上层。但linux系统上一个进程能启动的默认线程数是1024个，所以要么调整最大线程数，要么在线程调用处做一些处理，比如一个线程完成一个分区之后再去处理相邻的分区，或者在分区的时候把所有的分区数目限制在1024之内。这个算法切合了map-reduce的思想，利用了多线程和多处理器的优势，减少了多余的比较和IO读取，性能比第一种会更好但算法更复杂一点，要考虑的情况也更多。