获取一亿数据获取前100个最大值

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package cn.usst.tophundred.quicksort;

import java.util.Random;
/**
获取一亿数据获取前100个最大值
1. 假设数组为 array[N] (N = 1 亿)，首先利用quicksort的原理把array分成两个部分，左边部分比 array[N - 1] (array中的最后一个值，即pivot) 大， 右边部分比pivot 小。然后，可以得到 array[array.length - 1] (即 pivot) 在整个数组中的位置，假设是 k.
2. 如果 k 比 99 大，我们在数组[0, k - 1]里找前 100 最大值。 （继续递归）
3. 如果 k 比 99 小， 我们在数组[k + 1, ..., N ]里找前 100 - (k + 1) 最大值。（继续递归）
4. 如果 k == 99, 那么数组的前 100 个值一定是最大的。（退出）
*/

public class TopHundredQuickSort {

	public static void main(String[] args) {
		// the size of the array
		int number = 100000000;
		// the top k values
		int k = 100;
		// the range of the values in the array
		int range = 1000000001;
		
		// input for minHeap based method
		int[] array = new int[number];
		
		Random random = new Random();
		for(int i=0; i<number; i++){
			array[i] = random.nextInt(range);
		}
		
		TopHundredQuickSort topHundred = new TopHundredQuickSort();
		
		// start time
		long t1 = System.currentTimeMillis();
		topHundred.tophundred(array, 0, array.length-1, k);
		
		// end time
		long t2 = System.currentTimeMillis();
		
		System.out.println("The total execution time of quicksort based method is" + (t2-t1) + " millisecond");
		
		// print out the top k largest values in the top array
		System.out.println("The top " + k + " largest values are:");
		for(int i=0; i<k; i++){
			System.out.println(array[i]);
		}
	}

	private void tophundred(int[] array, int start, int end, int k) {
		int switchPointer = start;
		// array最后一个值作为pivot
		int pivot = array[end];  
		for(int i=start; i<end; i++){
			if(array[i] >= pivot){
				swap(array, switchPointer, i);
				switchPointer++;
			}
		}
		
		// 交换后 array左边的值比pivot大   右边的值比pivot小
		swap(array, end, switchPointer);
		
		if(switchPointer < k-1){
			tophundred(array, switchPointer+1, end, k);
		}else if(switchPointer == k-1){
			return;
		}else{
			tophundred(array, 0, switchPointer-1, k);
		}
		
	}

	private void swap(int[] array, int i, int j) {
		int temp = array[i];
		array[i] = array[j];
		array[j] = temp;
	}

}

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原文地址：http://blog.csdn.net/ankeyuan/article/details/39555483