我们举例，假若从10000万个数里选出前100个最大的数据。

首先我们先分析：既然要选出前100个最大的数据，我们就建立一个大小为100的堆（建堆时就按找最大堆的规则建立，即每一个根节点都大于它的子女节点），然后再将后面的剩余数据若符合要求就插入堆中，不符合就直接丢弃该数据。

那我们现在考虑：确定是该选择最大堆的数据结构还是最小堆的数据结构呢。

分析一下：

若选用最大堆的话，堆顶是堆的最大值，我们考虑既然要选出从10000万个数里选出前100个最大的数据，我们在建堆的时候，已经考虑了最大堆的特性，那这样的话最大的数据必然在它顶端。假若真不巧，我开始的前100个数据中已经有这10000个数据中的最大值了，那对于我后面剩余的10000-100的元素再想入堆是不是入不进去了！！！所以，选用最大堆从10000万个数里选出前100个最大的数据只能找出一个，而不是100个。

那如果选用最小堆的数据结构来解决，最顶端是最小值，再次遇到比它大的值，就可以入堆，入堆后重新调整堆，将小的值pass掉。这样我们就可以选出最大的前K个数据了。言外之意，假若我们要找出N个数据中最小的前k个数据，就要用最大堆了。

代码实现(对于最大堆最小堆的代码，若有不明白的地方，大家可以查看我的博客)：

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1#include
     
      using namespace std;#include
      
       void AdjustDown(int* a, int parent, int size){    int child = 2 * parent + 1;    while (child < size)    {        if (child + 1 < size && a[child] > a[child + 1])        {            child++;        }        if (a[parent]>a[child])        {            swap(a[parent], a[child]);            parent = child;            child = 2 * parent + 1;        }        else        {            break;        }    }}void Print(int* a, int size){    cout << "前k个最大的数据：" << endl;    for (int i = 0; i < size; i++)    {        cout << a[i] << "  ";    }    cout << endl;}int* HeapSet(int*a,int N,int K){    assert(a);    assert(K > 0);    int* arr = new int[K];    //将前K个数据保存    for (int i = 0; i < K; i++)    {        arr[i] = a[i];    }    //建堆    for (int i = (K-2)/2; i >=0; i--)    {        AdjustDown(arr,i,K);    }     //对剩余的N-K个元素比较大小    for (int i = K; i < N; i++)    {        if (arr[0]
      
     

由此可以看出，时间复杂度为：Ｋ＋（Ｋ-2）/２*lgn＋（Ｎ－Ｋ）*lgn  --＞  O(N)

空间复杂度为：K-->O(1)。