TopK注意数据量的问题，也就是内存是否能都进来。
数据量小：
首先很容易想到的就是全排序的方法，但是这样的复杂度高，做的无效比较多，因为只需要知道top的元素，不需要全部排序，因此，会让你容易想到部分排序：
1.快速排序：借助于partition的概念，分为大于基准值和小于基准值部分。然后再依次进行分块，直到找到K个元素的partittion。
2.冒泡排序：进行K趟排序，找到TopK。
海量数据：
1.利用分布式的原理。将数据分成多个部分，算出每个部分的topK，再在这么多的topK中找到最终的TopK。
2.利用经典的堆排序，可以在单机上完成海量数据的topK。堆排序是一种树形选择排序，所有结点都是待比较的数据。
面试问题：
1.有10亿个元素，先拿10000个数建堆，然后一次添加剩余元素，如果大于堆顶的数（10000中最小的），将这个数替换堆顶，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。建堆时间复杂度是O（mlogm），算法的时间复杂度为O（nmlogm）（n为10亿，m为10000）。
优化的方法：可以把所有10亿个数据分组存放，比如分别放在1000个文件中。这样处理就可以分别在每个文件的10^6个数据中找出最大的10000个数，合并到一起在再找出最终的结果。
2.在搜索引擎中，统计搜索最热门的10个查询词；在歌曲库中统计下载最高的前10首歌等。
针对top K类问题，通常比较好的方案是分治+Trie树/hash+小顶堆（就是上面提到的最小堆），即先将数据集按照Hash方法分解成多个小数据集，然后使用Trie树或者Hash统计每个小数据集中的query词频，之后用小顶堆求出每个数据集中出现频率最高的前K个数，最后在所有top K中求出最终的top K。
