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解决方法：
维护一个大小为 K 的小顶堆，依次将数据放入堆中，当堆的大小满了的时候，只需要将堆顶元素与下一个数比较：如果大于堆顶元素，则将当前的堆顶元素抛弃，并将该元素插入堆中。遍历完全部数据，Top K 的元素也自然都在堆里面了。

当然，如果是求前 K 个最小的数，只需要改为大顶堆即可

将数据插入堆 95 大于 20，进行替换 95 下沉，维持小顶堆
对于海量数据，我们不需要一次性将全部数据取出来，可以一次只取一部分，因为我们只需要将数据一个个拿来与堆顶比较。

另外还有一个优势就是对于动态数组，我们可以一直都维护一个 K 大小的小顶堆，当有数据被添加到集合中时，我们就直接拿它与堆顶的元素对比。这样，无论任何时候需要查询当前的前 K 大数据，我们都可以里立刻返回给他。

整个操作中，遍历数组需要 O(n) 的时间复杂度，一次堆化操作需要 O(logK)，加起来就是 O(nlogK) 的复杂度，换个角度来看，如果 K 远小于 n 的话， O(nlogK) 其实就接近于 O(n) 了，甚至会更快，因此也是十分高效的。

最后，对于 Java，我们可以直接使用优先队列 PriorityQueue 来实现一个小顶堆，这里给个代码：

public static List<Integer> solutionByHeap(int[] input, int k) {
        List<Integer> list = new ArrayList<>();
        if (k > input.length || k == 0) {
            return list;
        }
        Queue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();
        for (int num : input) {
            if (queue.size() < k) {
                queue.add(num);
            } else if (queue.peek() < num) {
                queue.poll();
                queue.add(num);
            }
        }
        while (k-- > 0) {
            list.add(queue.poll());
        }
        return list;
    }