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。

首先取1000个元素并将它们添加到一个max堆中。现在取出前最多100个元素并将其存储在某个地方。现在从文件中选择接下来的900个元素，并将它们与最后100个最高的元素一起添加到堆中。

一直重复这个过程，从堆中取出100个元素，从文件中添加900个元素。

从100个元素中最后选出的100个元素将从10亿个数字中选出最大的100个元素。

从十亿个数字中找到前100个最好使用包含100个元素的最小堆。

首先用遇到的前100个数字对最小堆进行质数。Min-heap将前100个数字中最小的存储在根(顶部)。

现在，当你继续计算其他数字时，只将它们与根数(100中最小的数)进行比较。

如果遇到的新数字大于最小堆的根，则将根替换为该数字，否则忽略它。

作为在最小堆中插入新数字的一部分，堆中最小的数字将移到顶部(根)。

一旦我们遍历了所有的数字，我们将得到最小堆中最大的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)

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。

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]);

            }

        }