Top K 问题
在大规模数据处理中，经常会遇到的一类问题：在海量数据中找出出现频率最好的前k个数，或者从海量数据中找出最大的前k个数，这类问题通常被称为top K问题
1：如何在100亿数据中找到最大的1000个数
最容易想到的就是将数据全排序，但是效率太低了，对于海量数据处理并不合适。
方法一构建堆：
用构建堆。（找1000个最大的数，构建最小堆）找1000个最小的数构建最大堆
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）
具体思路：先从文件中取出1000个元素构建一个最小堆数组（O（log 1000）），然后对剩下的100亿-1000个数字m进行遍历,如果当前元素大于 最小堆的堆顶，
就是K【0】元素，就用m取代k【0】，对新的数组从新构建小根堆。遍历结束，这个最小堆就是要找的数。
时间复杂度：O（(100亿 - 1000)log 1000） 就是O((N-M)logM)， 空间复杂度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。
例题: 剑指offer最小的k个数
这里还有堆排序
方法二：分治法 即大数据里最常用的MapReduce。
a、将100亿个数据分为1000个大分区，每个区1000万个数据
b、每个大分区再细分成100个小分区。总共就有1000*100=10万个分区
c、计算每个小分区上最大的1000个数
为什么要找出每个分区上最大的1000个数？举个例子说明，全校高一有100个班，我想找出全校前10名的同学，很傻的办法就是，把高一100个班的同学成绩都取出来，作比较，这个比较数据量太大了。应该很容易想到，班里的第11名，不可能是全校的前10名。也就是说，不是班里的前10名，就不可能是全校的前10名。因此，只需要把每个班里的前10取出来，作比较就行了，这样比较的数据量就大大地减少了。我们要找的是100亿中的最大1000个数，所以每个分区中的第1001个数一定不可能是所有数据中的前1000个。
d、合并每个大分区细分出来的小分区。每个大分区有100个小分区，我们已经找出了每个小分区的前1000个数。将这100个分区的1000*100个数合并，找出每个大分区的前1000个数。
e、合并大分区。我们有1000个大分区，上一步已找出每个大分区的前1000个数。我们将这1000*1000个数合并，找出前1000.这1000个数就是所有数据中最大的1000个数
（a、b、c为map阶段，d、e为reduce阶段）
方法三：Hash法。
如果这1亿个书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。