一 TopK
原文链接：
https://blog.csdn.net/z50L2O08e2u4afToR9A/article/details/82837278
TopK——求前K个最大或最小的数。
- 全局排序：前K个数一目了然。
- 局部排序：只需要得到前K个数，没必要对数据进行全局排序，故可使用冒泡排序，只排序前K个数，每冒泡一次就得到一个最大值。时间复杂度为：O(n*k)
- 堆：若只需得到前K个数，而不考虑对这K个数进行排序，则可以借助堆进行求解TopK问题。
即：
找最大的前K个数，则建立一个小堆。
找最小的前K个数，则建立一个大堆。 - 分治法：每个区间“都要”递归排序，例如：快速排序，O(n*lg(n))
- 减治法，“只要”递归排序一个区间，例如：二分查找O(lg(n))，随机选择O(n)。
若使用快速排序(从大到小)时，区间划分的基准为pivot
pivot = partition(arr, low, high);
如果pivot大于k，则说明arr[pivot] 左边的元素都大于k，于是只递归arr[1, pivot-1] 里第k大的元素即可；
如果pivot小于k，则说明说明第k大的元素在arr[pivot]的右边，于是只递归arr[pivot+1, n] 里第k-pivot大的元素即可。
bitmap计数：空间换时间——计数排序
https://blog.csdn.net/z50L2O08e2u4afToR9A/article/details/82837280
