方法1：利用堆排实现
- 取前m个数，建立一个小根堆。建堆的时间复杂度为O(mlogm)
- 顺序读取后边的元素，如果该元素比堆顶的元素小，直接丢弃。如果大于堆顶的元素则替换它，然后调整堆，最坏的情况是每一次都需要调整堆。时间复杂度为O(nlogm)。n为数据总数，m表示前m大的数。
方法2：快排划分的思想
- 首先对数据进行划分，并且划分之后，持续对基准右边的数据继续递归
- 直到右边的数据小于100，然后返回上一层，并返回该区间的数目n。
- 对上一层数据左边的数据继续进行划分，此时划分的目的就是找出前100-n大的数据
- 递归上述步骤，直到前100大的数据调整到整个数组的右边
方法三：数据分块
将一亿个数据划分为100块，每块有100万个数据，然后对每一部分分别找出前100个，最后在100*100个数据中找出前100大的数据
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