方法一：
改進的快速排序： 分割槽時，根據數p將陣列分為兩部分，設大於p的數個數為a，小於p的數的個數為b。如果，a>=k，則從這a個數取最大的k個數，若a時間複雜度是o(nlogk)。
#include#includevoid swap(float &a,float &b)
int fun(float n,int left,int right)
else if(n[k]flag)
quicksort(n,flag,tmp+1,right);
else if((right-tmp+1)>num;
cout<<"the array is: "<>a[i];
scanf("%f",&a[i]);
cout<<"k is:"<>flag;
quicksort(a,flag,0,num-1);
for(int j=num-1;j>(num-1-flag);j--)
cout<方法二：
構建容量為k的最小堆，遍歷一遍陣列，剩下的k個即為所求。時間複雜度是o(nlogk)。其中堆進行調整時間為o(logk)
比較：方法二當資料量比較大的時候，比較方便。因為對所有的資料只會遍歷一次。方法一則會多次遍歷陣列，且n個數全部裝入記憶體，當資料量很大比如100億，則方法不適合。
擴充套件：
1.如果需要找出n個數中最大的k個不同的浮點數呢？比如，含有10個浮點數的陣列（1.5，1.5，2.5，3.5，3.5，5，0，- 1.5，3.5）中最大的3個不同的浮點數是（5，3.5，2.5）。
個人覺得除了最後一種方法不行，其他的都可以。因為最後一種需要是正數。
還要注意的是，浮點數的相同應該用fabsf(a-b)<0.00001等類似的方法來判斷。
2. 如果是找第k到第m（0
4. 在實際應用中，還有乙個「精確度」的問題。我們可能並不需要返回嚴格意義上的最大的k個元素，在邊界位置允許出現一些誤差。當使用者輸入乙個query的時候，對於每乙個文件d來說，它跟這個query之間都有乙個相關性衡量權重f (query, d)。搜尋引擎需要返回給使用者的就是相關性權重最大的k個網頁。如果每頁10個網頁，使用者不會關心第1000頁開外搜尋結果的「精確度」，稍有誤差是可以接受的。比如我們可以返回相關性第10 001大的網頁，而不是第9999大的。在這種情況下，演算法該如何改進才能更快更有效率呢？網頁的數目可能大到一台機器無法容納得下，這時怎麼辦呢？
網上答案：答：正如提示中所說，可以讓每台機器返回最相關的k'個文件，然後利用歸併排序的思想，得到所有文件中最相關的k個。 最好的情況是這k個文件在所有機器中平均分布，這時每台機器只要k' = k / n （n為所有機器總數）；最壞情況，所有最相關的k個文件只出現在其中的某一台機器上，這時k'需近似等於k了。我覺得比較好的做法可以在每台機器上維護乙個堆，然後對堆頂元素實行歸併排序。
5. 如第4點所說，對於每個文件d，相對於不同的關鍵字q1, q2, …, qm，分別有相關性權重f（d, q1），f（d, q2）, …, f（d, qm）。如果使用者輸入關鍵字qi之後，我們已經獲得了最相關的k個文件，而已知關鍵字qj跟關鍵字qi相似，文件跟這兩個關鍵字的權重大小比較靠近，那麼關鍵字qi的最相關的k個文件，對尋找qj最相關的k個文件有沒有幫助呢？
解答：肯定是有幫助的。 qi最相關的k個文件可能就是qj的最相關的k個文件，可以先假設這k個就是，然後根據問題四的解法獲得k'，分別和這k個比較，可以用堆進行比較，從而獲得qj最相關的k個文件。由於最開始的k個文件極有可能是最終的k個文件，所以k'和k比較的次數可能並不多。
參考：
尋找最大的K個數
程式設計之美有一道考察多種排序的題目，題目如下 有乙個長度為n的無序陣列，假定其中的每乙個元素都各不相等，求其中最大的k個數。作者對於此題目結合各種排序演算法給出了五種解法思路。解法一 使用快速排序或堆排序對它們元素進行排序，整個排序的時間複雜度為o n lo g2n 然後取出前k個，時間複雜度為o...
尋找最大的K個數
前提條件 有n個無序的數，假定它們各不相等，如何選出其中最大的若干個數 適用於元素數量不多，記憶體中可儲存整個陣列序列。通過快速排序或堆排序對陣列排序，時間複雜度為o n log2n 然後取出前k個數，時間複雜度為o k 總時間複雜度為o n log2n o k 進一步的，可以知道，我們只需要前 k...
尋找最大的K個數
給你n個數，讓你找出其中最大的 k個數。解法1 很多人上來就對其進行排序，選用不同的排序方法有不同的時間複雜度，這裡我們假設使用了最快的快排，時間複雜度為o n logn 通過排序我摘出前 k大的數。但也許快排不是最優的，我們只找最大的k 個數，何必要對所有的數進行排序，我們只需要進行區域性排序即可...