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在大数查找中会遇到一类问题，例如在100亿条数据中找出 最大的（最小的） 前1000个元素。以int型4Byte为例，有1*1010*4 B = 4*1010/(230) B = 37.25G。
直接读取到内存中显然不合适，那么就需要：
首先，读取前1000个元素，建立一个最小堆（最大堆）；
其次，之后每读取一个元素就与最小堆根元素（1000个数中最小值）进行比较；
如果，新元素大于（小于）堆顶元素
则，删除堆顶元素，将新元素插入堆顶。然后调整堆序，删除堆顶。。。。循环往复
#define leftChild(i) (2*(i)+1) //i = N-1时，(i)的优势就体现出来了 void interChange(elementType A[], int i, int N) { int child; elementType tem; for(tem = A[i]; leftChild(i) < N; i = child) //每次调用都是从节点i开始的下滤过程。从0开始的前几个i有循环过程，后面几个到N/2都只有一次比较。 { child = leftChild(i); if(child != N-1 && A[child+1] > A[child]) child++; if(tem < A[child]) //保证在任意数组下，建立起最大堆 A[i] = A[child]; else break; } A[child] = tem; }
void heapSort (elementType A[], int N) { int i; for(i = N/2; i >=0; i--) //也可以用for(i = 0;2*i<N;i++) interChange(A, i, N); //builfMaxHeap for(i = N-1; i > 0; i--) { swap(&A[0], &A[N-1]); //deleteMax interChange(A, 0, i ); //在堆序性下，删除了最大元素后，从堆顶开始下滤，直至叶子节点 } }
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原文地址：http://www.cnblogs.com/Lunais/p/5603906.html
