从 n = 10^8 个 int（约 400MB，内存装不下全部）的数据流里找出最大的 K = 100 个数，数据只能流式读取。说说你的方案、时间复杂度和空间复杂度，并解释：为什么这里要用最小堆而不是最大堆？

面试官在考什么

判断候选人是否理解「Top-K 用最小堆」背后的淘汰逻辑，以及是否分得清 heapify 建堆与逐个插入。

堆与优先队列

回答框架 · 前两步

1. 方案：维护一个大小为 K 的最小堆，堆顶是当前已选出的 Top-K 中的最小值。数据流逐个元素过来，若大于堆顶就替换堆顶并下沉，否则直接丢弃。
2. 复杂度：时间 O(n log K)，空间 O(K)。n=10^8、K=100 时 log K 约等于 7，单元素摊到的成本很低。

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