1.给定100个int数字，在其中找出最大的10个;

import java.util.PriorityQueue;public class Main {public static void main(String[] args) {final int topK = 3;int[] vec = {4, 1, 5, 8, 7, 2, 3, 0, 6, 9};PriorityQueue<Integer> pq = new PriorityQueue<>(topK);for (int x : vec) {pq.offer(x);if (pq.size() > topK) {// 如果超出个数，则弹出堆顶（最小的）数据pq.poll();}}while (!pq.isEmpty()) {System.out.println(pq.poll()); // 输出依次为7,8,9}}
}

⒉给定10亿个int数字，在其中找出最大的10个(这10个数字可以无序);

3.给定10亿个int数字，在其中找出最大的10个(这10个数字依次排序);

有时候topK问题会遇到数据量过大，内存无法全部加载。这个时候，可以考虑将数据存放至bitmap中，方便查询。
比如，给出10个int 类型的数据，分别是【13，12，11，1，2，3，4，5，6，7】，int类型的数据每个占据4个字节，那这个数组就占据了40个字节。现在，把它们放到一个16个长度bool的 bitmap中，结果就是【0，1，1，1，1，1，1，1，0，0，0，1，1，1，0,0】，在将空间占用降低至4字节的同时，也可以很方便的看出，最大的3个数字，分别是11，12和13。
需要说明的是，bitmap结合跳表一起使用往往有奇效。比如以上数据还可以记录成:从第1位开始，有连续7个1;从第11位开始，有连续3个1。这样做，空间复杂度又得到了进一步的降低。
这种做法的优势，当然是降低了空间复杂度。不过需要注意一点,bitmap比较适合不重复且有范围(比如，数据均在0~10亿之间)的数据的查询。至于有重复数据的情况，可以考虑与hash 等结构的混用。
 

4.给定10亿个不重复的int数字，在其中找出最大的10个;

如果遇到了查询string类型数据的大小，可以考虑hash方法。
举个例子，10个string数字【"1001""23"，"1002"，“3003"“2001"，"1111"，"65"，“834"，"5"，“987"】找最大的3个。我们先通过长度进行hash，得到长度最大为4，且有5个长度为4的string。接下来再通过最高位值做hash，发现有1个最高位为"3'的，1个为"2"的，3个为"1"的。接下来，可以通过再设计 hash函数，或者是循环的方式，在3个最高位为"1"的sting 中找到最大的一个，即可找到3个最值大的数据。
这种方法比较适合网址或者电话号码的查询。缺点就是如果需要多次查询的话，需要多次计算 hash，并且需要根据实际情况设计多个hash 函数。

5.给定10个数组，每个数组中有1亿个int数字，在其中找出最大的10个;

字典树(trie)的具体结构和查询方式，不在这里熬述了，自行百度一下就有很多。这里主要说一下优缺点。
字典树的思想，还是通过前期建立索引信息，后期可以反复多次查询，并且后期增删数据也很方便。比较适合于需要反复多次查询的情况。
比如，反复多次查询字符序（例如: z>y. ….>b>a)最大的k个url这种，使用字典树把数据存储一遍，就非常适合。既减少了空间复杂度，也加速了查询效率。
 

6.给定10亿个string类型的数字，在其中找出最大的10个(仅需要查1次);

以上几种方法，都是比较独立的方法。其实，在实际工作中，遇到更多的问题还是混合问题，这就需要我们对相关的内容，融会贯通并且做到活学活用。
我举个例子︰我们的分布式服务跑在10台不同机器上，每台机器上部署的服务均被请求1000次，并且记录了个这1000次请求的耗时(耗时值为int 数据)，找出这10*10000次请求中，从高到低的找出耗时最大的50个。看看这个问题，很现实吧。我们试着用上面介绍的方法，组合一下来求解。
#方法一
首先，对每台机器上的10000个做类似快排，找出每台机器上top50的耗时信息。此时，单机上的这50条数据是无序的。
然后，再将10台机器上的50条数据（共500条)）放到一起，再做一次类似快排，找到最大的50个(此时应该这50个应该是无序的)。
最后，对这50个数据做快排，从而得到最终结果。
 

7.给定10亿个string类型的数字，在其中找出最大的k个(需要反复多次查询，其中k是一个随机数字)。

 首先通过堆排，分别找出10台机器上耗时最高的50个数据，此时的这50个数据，已经是从大到小有序的了。
然后，我们依次取出10台机器中，耗时最高的5条放入小顶堆中。
最后，遍历10台机器上的数据，每台机器从第6个数据开始往下循环，如果这个值比堆顶的数据大，则抛掉堆顶数据并且把它加入，继续用下一个值进行同样比较。如果这个值比堆顶的值小，则结束当前循环，并且在下一台机器上做同样操作。