TopK问题介绍：
在N个数中找出最大/小的前K个 （比如在1000个数中找出最大/小的前10个）
以前的方法：冒泡排序。时间复杂度： O(N^2)
现在找最大的k个数的方法：
方法1：堆排序降序，前N个就是最大的。上篇学过时间复杂度： O(N*logN)
方法2：N个数依次插入大堆，HeapPop K次，每次取堆顶的数据，即为前K个。
时间复杂度： O(K*logN)
假设 N非常大， 是 10 亿，内存中存不下这些数，它们存在文件中的。 K是 100，
上面的方法就都不能用了……
话说 10 亿个整数，大概占用多少空间？
1G = 1024MB
1G = 1024*1024KB
1G = 1024*1024*1024Byte
要占用10亿字节！所以我们来看看方法3：
方法3：
这里为什么使用小堆而不使用大堆？
最大的前K个数一定会比其他数要大，只要进来的数比堆顶数据大，就替代它。
因为是小堆（小的在上大的在下），最大的数进去后一定会沉到下面，
所以不可能存在大的数堵在堆顶导致某个数进不去的情况，数越大沉得越深。
对应地，如果使用大堆就会出现一个大数堵在堆顶，剩下的数都比这个大数小，
导致其他数进不来，最后只能选出最大的那一个。
剑指 Offer 40. 最小的k个数
难度简单
输入整数数组 arr ，找出其中最小的 k 个数。例如，输入4、5、1、6、2、7、3、8这8个数字，
则最小的4个数字是1、2、3、4。
示例 1：
输入：arr = [3,2,1], k = 2
输出：[1,2] 或者 [2,1]
示例 2：
输入：arr = [0,1,2,1], k = 1
输出：[0]
限制：
0 <= k <= arr.length <= 10000
0 <= arr[i] <= 10000
/*** Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().*/
int* getLeastNumbers(int* arr, int arrSize, int k, int* returnSize){}解析代码：
/*** Note: The returned array must be malloced, assume caller calls free().*/
void justDown(int* arr, int n, int root)//大堆下调
{int father = root;int child = father * 2 + 1;//默认左孩子大while (child < n){if (child + 1 < n && arr[child] < arr[child + 1]){ // 如果右孩子存在且右孩子比左孩子大child++;}if (arr[father] < arr[child]){int tmp = arr[father];arr[father] = arr[child];arr[child] = tmp;father = child;child = father * 2 + 1;}else{break;}}
}
int* getLeastNumbers(int* arr, int arrSize, int k, int* returnSize) {*returnSize = k;if (k == 0)//回头处理k==0{return NULL;}int* retArr = (int*)malloc(sizeof(int) * k);for (int i = 0;i < k;i++){retArr[i] = arr[i];}for (int i = (k - 1 - 1) / 2;i >= 0;i--) //建堆的for写法{justDown(retArr, k, i);}for (int j = k;j < arrSize;j++){if (arr[j] < retArr[0]){retArr[0] = arr[j];justDown(retArr, k, 0);}}//*returnSize = k; 写到这发现有个测试用例跑不了，到上面处理一下return retArr;
}
