一个非常简单的解决方案是遍历该数组100次。也就是O(n)

每次取出最大的数字(并将其值更改为最小值，以便在下一个迭代中看不到它，或者跟踪以前答案的索引(通过跟踪索引，原始数组可以有多个相同的数字))。经过100次迭代，就得到了最大的100个数字。

您可以使用快速选择算法在(按顺序)索引[十亿-101]处查找数字 然后遍历这些数字找出比这个数字更大的数。

array={...the billion numbers...} 
result[100];

pivot=QuickSelect(array,billion-101);//O(N)

for(i=0;i<billion;i++)//O(N)
   if(array[i]>=pivot)
      result.add(array[i]);

该算法时间为:2 X O(N) = O(N)(平均情况性能)

Thomas Jungblut建议的第二个选择是:

使用堆构建最大堆将花费O(N)，然后前100个最大的数字将在堆的顶部，所有你需要的是把它们从堆(100 X O(Log(N))。

该算法时间为:O(N) + 100 X O(Log(N)) = O(N)

我看到了很多O(N)的讨论，所以我提出了一些不同的想法。

关于这些数字的性质有什么已知的信息吗?如果答案是随机的，那就不要再进一步了，看看其他答案。你不会得到比他们更好的结果。

However! See if whatever list-populating mechanism populated that list in a particular order. Are they in a well-defined pattern where you can know with certainty that the largest magnitude of numbers will be found in a certain region of the list or on a certain interval? There may be a pattern to it. If that is so, for example if they are guaranteed to be in some sort of normal distribution with the characteristic hump in the middle, always have repeating upward trends among defined subsets, have a prolonged spike at some time T in the middle of the data set like perhaps an incidence of insider trading or equipment failure, or maybe just have a "spike" every Nth number as in analysis of forces after a catastrophe, you can reduce the number of records you have to check significantly.

不管怎样，还是有一些值得思考的东西。也许这会帮助你给未来的面试官一个深思熟虑的回答。我知道，如果有人问我这样一个问题来回应这样的问题，我会印象深刻——这将告诉我，他们正在考虑优化。只是要认识到，优化的可能性并不总是存在的。

此代码用于在未排序数组中查找N个最大的数字。

#include <iostream>


using namespace std;

#define Array_Size 5 // No Of Largest Numbers To Find
#define BILLION 10000000000

void findLargest(int max[], int array[]);
int checkDup(int temp, int max[]);

int main() {


        int array[BILLION] // contains data

        int i=0, temp;

        int max[Array_Size];


        findLargest(max,array); 


        cout<< "The "<< Array_Size<< " largest numbers in the array are: \n";

        for(i=0; i< Array_Size; i++)
            cout<< max[i] << endl;

        return 0;
    }




void findLargest(int max[], int array[])
{
    int i,temp,res;

    for(int k=0; k< Array_Size; k++)
    {
           i=0;

        while(i < BILLION)
        {
            for(int j=0; j< Array_Size ; j++)
            {
                temp = array[i];

                 res= checkDup(temp,max);

                if(res == 0 && max[j] < temp)
                    max[j] = temp;
            }

            i++;
        }
    }
}


int checkDup(int temp, int max[])
{
    for(int i=0; i<N_O_L_N_T_F; i++)
    {
        if(max[i] == temp)
            return -1;
    }

    return 0;
}

这可能不是一个有效的方法，但可以完成工作。

希望这能有所帮助

受@ron teller回答的启发，这里有一个简单的C程序来做你想做的事情。

#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

#define TOTAL_NUMBERS 1000000000
#define N_TOP_NUMBERS 100

int 
compare_function(const void *first, const void *second)
{
    int a = *((int *) first);
    int b = *((int *) second);
    if (a > b){
        return 1;
    }
    if (a < b){
        return -1;
    }
    return 0;
}

int 
main(int argc, char ** argv)
{
    if(argc != 2){
        printf("please supply a path to a binary file containing 1000000000"
               "integers of this machine's wordlength and endianness\n");
        exit(1);
    }
    FILE * f = fopen(argv[1], "r");
    if(!f){
        exit(1);
    }
    int top100[N_TOP_NUMBERS] = {0};
    int sorts = 0;
    for (int i = 0; i < TOTAL_NUMBERS; i++){
        int number;
        int ok;
        ok = fread(&number, sizeof(int), 1, f);
        if(!ok){
            printf("not enough numbers!\n");
            break;
        }
        if(number > top100[0]){
            sorts++;
            top100[0] = number;
            qsort(top100, N_TOP_NUMBERS, sizeof(int), compare_function);
        }

    }
    printf("%d sorts made\n"
    "the top 100 integers in %s are:\n",
    sorts, argv[1] );
    for (int i = 0; i < N_TOP_NUMBERS; i++){
        printf("%d\n", top100[i]);
    }
    fclose(f);
    exit(0);
}

在我的机器上(具有快速SSD的core i3)，它需要25秒，并进行1724种排序。 我用dd if=/dev/urandom/ count=1000000000 bs=1生成了一个二进制文件。

显然，一次只从磁盘读取4个字节会有性能问题，但这只是为了举例。好的一面是，只需要很少的内存。

简单的解决方案是使用优先队列，将前100个数字添加到队列中，并跟踪队列中最小的数字，然后遍历其他10亿个数字，每当我们发现一个比优先队列中最大的数字大的数字时，我们删除最小的数字，添加新的数字，并再次跟踪队列中最小的数字。

如果这些数字是随机顺序的，这就很好了，因为当我们迭代10亿个随机数字时，下一个数字是目前为止最大的100个数字之一的情况是非常罕见的。但这些数字可能不是随机的。如果数组已经按升序排序，则始终向优先队列插入一个元素。

我们先从数组中选取100,000个随机数。为了避免可能很慢的随机访问，我们添加了400个随机组，每个组有250个连续的数字。通过这种随机选择，我们可以非常确定，剩下的数字中很少有进入前100位的，因此执行时间将非常接近于一个简单的循环，将10亿个数字与某个最大值进行比较。