兩種思路：
1. 根據快速排序劃分的思想
a. 假設數組爲 array[N] (N = 1 億)，首先利用quicksort的原理把array分成兩個部分，左邊部分比 array[N - 1] (array中的最後一個值，即pivot) 大， 右邊部分比pivot 小。然後，可以得到 array[array.length - 1] (即 pivot) 在整個數組中的位置，假設是 k.b. 如果 k 比 99 大，我們在數組[0, k - 1]裏找前 100 最大值。 （繼續遞歸）
c. 如果 k 比 99 小， 我們在數組[k + 1, ..., N ]裏找前 100 - (k + 1) 最大值。（繼續遞歸）
d. 如果 k == 99, 那麼數組的前 100 個值一定是最大的。（退出）
2.先取出前100個數，維護一個100個數的最小堆，遍歷一遍剩餘的元素，在此過程中維護堆就可以了。具體步驟如下：
step1：取前m個元素（例如m=100），建立一個小頂堆。保持一個小頂堆得性質的步驟，運行時間爲O（lgm);建立一個小頂堆運行時間爲m*O（lgm）=O(m lgm);
step2:順序讀取後續元素，直到結束。每次讀取一個元素，如果該元素比堆頂元素小，直接丟棄
如果大於堆頂元素，則用該元素替換堆頂元素，然後保持最小堆性質。最壞情況是每次都需要替換掉堆頂的最小元素，因此需要維護堆的代價爲(N-m)*O(lgm);
最後這個堆中的元素就是前最大的10W個。時間複雜度爲O(N lgm）。
兩種思路比較：
基於最小堆方法運行時間很穩定（每次運行時間相差很小），基於quicksort原理的方法運行時間不穩定（每次運行時間相差大）。