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1.从10亿个数据（int型占据4B）中找中位数，内存限制为1GB
2.从10亿数中选取前1000大的数字
从10亿个数据（int型占据4B）中找中位数，内存限制为1GB
不可能一次性把数据全部加载到内存中，再使用快速排序算法，因为10亿*4B大约为4GB，内存不够
可以一次性读入1GB的数据（分10次读取），然后对读入的1GB数据按照最高位即第32位的值进行分类并写入文件，如果最高位是1，写入file1,否则写入file2。那么file1全是负数，file2全是正数，如果file1中有4亿个数字，file2中有6亿个数字，那么中位数就是file2中排序之后从小到大的第1亿个数。
然后再把file2中的数据每次读入1GB进入内存，然后对读入的数据按照次高位即第31位的值进行分类写入文件，如果最高位是1，写入file3,否则写入file4，那么file3中的数据都比file4中的数据大，如果file3中有3亿个数字，file4中也有3亿个数字，那么中位数就是file4中从小到大排序后的第1亿个数字。
然后再把file4中的数据每次都读入1GB进入内存，然后对读入的数据按照次次高位即第30位的值进行分类写入文件。。。
如此下去，直至判断中位数为某一个文件中，且该文件中数据个数在2.5亿个（或者更少）时即可用快速排序找出它。
从10亿数中选取前1000大的数字
1.利用分治
类似快速排序中的主元选取后划分数组，每次都递减一半的规模，直到1000时候就得到了1000大小的数字。复杂度为n+n/2+n/4…<2n,复杂度O(n)
2.分布式
将10亿个分段存储在不同的机器上，每台机器计算各自的TopN，最后汇总
3.利用小顶堆
维护一个前1000大的小顶堆，如果小于直接丢弃，大于根节点的，存入，再调整（由于仅仅保存了K个数据，有调整最小堆的时间复杂度为O(lnK)，因此Top K算法(问题)时间复杂度为O(nlnK)）
