如何在很大数量级的数据中（比如1个亿）筛选出前10万个最小值？之六

小结一下：

对这个问题，到目前，我们得到了两段比较好的代码：堆选择与快速选择。

堆选择，是我根据维基百科/堆排序/C++代码，改写得。

快速选择，为ExcelHome的知名网友香川群子所写。她并指出，该代码去掉提前退出的条件，即为快速排序。即：

void SortQuick(int data[], int Low, int High)
{
  int low= Low,   high= High;
  for(int key= data[(Low+High)/2]; low< high; )
  {
    for( ; low< High && key> data[low]; ) low++;
    for( ; Low< high && key< data[high]; ) high--;
    if(low<= high) swap(data[low], data[high]), add+= low==high, low++, high--;
  }
  if(low< High) SortQuick(data, low,  High);
  if(Low< high) SortQuick(data, Low, high);
}

　　应该加个对外的函数接口：

void QuickSort(int data[], int m)
{
  SortQuick(data, 0, m-1);
}

　　快速选择，本质是将数据分成两组。因此，这里称它为分组方式。简称分组。

那么，这两个好的代码之间来比较。会是怎么样一个结果呢？

我做了一下。当选择为百选一，两者速度相当。堆略快。千选一，堆快。十选一，分组快。

前面这些代码，尤其是这两段好代码。为我们处理更大数据量。打下了一个基础。

这个总结，也算为之后的工作，作一个广告。