TopK问题是算法中的一道经典题目，在各种面试中也是高频题，这里介绍两种解决思路。

1.quick select

基于快排的思想，我们可以实现topk的选择。首先定义一个函数，输入一个数组和上下界下标，函数会将所有大于数组首个数（记做n0)的数字挪到第一个数的左边，这样n0所在的位置就是它应该在的位置，返回这个下标；然后定义topk函数，输入这个数字，取上界为数组长度-1，下界为0，查看此时的下标，如果下标等于K-1，说明此时就是要寻找的第K个数，返回；如果小于K-1，则说明第K大的数在index右边，令下界取index+1；如果大于，则取上界为index-1

 

 

 2.小顶堆

在实际的环境中，数据可能并不是一次性给出，而是一个个的进来，此时维护一个小顶堆的方法会更好。

python中可以导出heapq的包来构造，首先用前K个数构造一个小顶堆，接下来对于数据流的数字，若该数字比堆顶大，则将堆顶推出，插入新数字，最终返回堆顶即可。