本文介绍了在不同场景下解决Top-K问题的策略。对于内存有限的情况，使用大小为K的最小二叉堆，通过不断比较和调整堆来找到最大的K个数，时间复杂度为O(nlgK)。而在可以存储数据的场景，利用快排的Partition函数，通过调整找到最大的K个数，平均时间复杂度为O(n)。并提供了相应的C++代码实现。
问题描述：
Top-K问题是一个十分经典的问题，一般有以下两种方式来描述问题：在10亿的数字里，找出其中最大的100个数；或者在一个包含n个整数的数组中，找出最大的100个数。
前边两种问题描述稍有区别，但都是说的Top-K问题，前一种描述方式是说这里也许没有足够的空间存储大量的数字或其他东西，我们最好可以在一边输入数据，一边求出结果，而不需要存储数据；后一种说法则表示可以存储数据，这种情况下，最简单直观的想法就是对数组进行排序，取后100个数即为所求。
解法思想：
①首先说第一种情况的思路，这种情况下，关键在于不能消耗太大的内存，无法通过数组的简单排序来求取最大的K个数，于是我们应该想到堆排序，求最大的K个数，就采用大小为K的最小二叉堆来实现；我们知道二叉堆可以看作是一颗近似的完全二叉树，其根节点正好就是K个数中最小的一个。
具体算法：先输入K个数，建立一个大小为K的最小二叉堆，接着每输入一个数，与堆的根节点进行比较，如果比根节点还小，说明不可能为最大的K个数之一，如果比根节点大，那么替换根节点的值，接着下沉根节点，维护二叉堆的性质。这样到成功输入所有数据后，最小二叉堆里剩下的就为最大的K个数。（如果求最小的K个数，同理换成最大二叉堆即可）。
时间复杂度：由于算法主要涉及对二叉堆结构的操作，所以总体时间复杂度为O(nlgK)。
②第二种情况，这种情况，由于可以操作存储数据的数组，所以我们采用排序的方式进行求解，但一般的排序时间复杂度也挺高
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