另一个O(n)算法-

该算法通过消元法找到最大的100个

考虑所有的百万数字的二进制表示。从最重要的位开始。确定MSB是否为1可以通过布尔运算与适当的数字相乘来完成。如果百万个数字中有超过100个1，就去掉其他带0的数字。现在剩下的数从下一个最有效的位开始。计算排除后剩余数字的数量，只要这个数字大于100，就继续进行。

主要的布尔运算可以在图形处理器上并行完成

我做了我自己的代码，不确定它是否是“面试官”所寻找的

private static final int MAX=100;
 PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>(MAX);
        queue.add(array[0]);
        for (int i=1;i<array.length;i++)
        {

            if(queue.peek()<array[i])
            {
                if(queue.size() >=MAX)
                {
                    queue.poll();
                }
                queue.add(array[i]);

            }

        }

管理一个单独的列表是额外的工作，每次你找到另一个替代物时，你都必须在整个列表中移动东西。把它排序，选前100名。

我知道这可能会被埋没，但这是我对一个基MSD的变化的想法。

伪代码:

//billion is the array of 1 billion numbers
int[] billion = getMyBillionNumbers();
//this assumes these are 32-bit integers and we are using hex digits
int[][] mynums = int[8][16];

for number in billion
    putInTop100Array(number)

function putInTop100Array(number){
    //basically if we got past all the digits successfully
    if(number == null)
        return true;
    msdIdx = getMsdIdx(number);
    msd = getMsd(number);
    //check if the idx above where we are is already full
    if(mynums[msdIdx][msd+1] > 99) {
        return false;
    } else if(putInTop100Array(removeMSD(number)){
        mynums[msdIdx][msd]++;
        //we've found 100 digits here, no need to keep looking below where we are
        if(mynums[msdIdx][msd] > 99){
           for(int i = 0; i < mds; i++){
              //making it 101 just so we can tell the difference
              //between numbers where we actually found 101, and 
              //where we just set it
              mynums[msdIdx][i] = 101;
           }
        }
        return true;
    }
    return false;
}

函数getMsdIdx(int num)将返回最高位(非零)的下标。函数getMsd(int num)将返回最高位。函数removeMSD(int num)将从一个数字中删除最有效的数字并返回该数字(如果删除最有效的数字后什么都没有留下，则返回null)。

完成后，剩下的就是遍历mynums以获取前100位数字。这大概是这样的:

int[] nums = int[100];
int idx = 0;
for(int i = 7; i >= 0; i--){
    int timesAdded = 0;
    for(int j = 16; j >=0 && timesAdded < 100; j--){
        for(int k = mynums[i][j]; k > 0; k--){
            nums[idx] += j;
            timesAdded++;
            idx++;
        }
    }
}

我需要注意的是，尽管上面的图看起来时间复杂度很高，但实际上它只有O(7*100)左右。

快速解释一下这是为了做什么: 从本质上讲，这个系统试图基于数字中数字的索引和数字的值来使用2d数组中的每个数字。它使用这些值作为索引来跟踪数组中插入了多少数值。当达到100时，它会关闭所有“较低的分支”。

这个算法的时间大概是O(十亿*log(16)*7)+O(100)。我可能是错的。此外，这很可能需要调试，因为它有点复杂，我只是把它写在我的头上。

编辑:没有解释的反对票是没有帮助的。如果你认为这个答案不正确，请留下评论。我很确定，StackOverflow甚至告诉你这样做，当你向下投票。

你可以遍历这些数字，需要O(n)

只要发现一个大于当前最小值的值，就将新值添加到一个大小为100的循环队列中。

循环队列的最小值就是新的比较值。继续往队列中添加。如果已满，则从队列中提取最小值。

Time ~ O(100 * N)
Space ~ O(100 + N)

创建一个包含100个空槽的空列表 对于输入列表中的每个数字: 如果数字小于第一个，跳过 否则用这个数字代替它 然后，将数字通过相邻的交换;直到它比下一个小 返回列表

注意:如果log(input-list.size) + c < 100，那么最佳的方法是对输入列表进行排序，然后拆分前100项。