利用二叉堆算法来实现 TopN
实现流程是：
1、先读取10个或100个数到数组里面，这就是我们的topN数.
2、调用生成小顶堆函数，把这个数组生成一个小顶堆结构，这个时候堆顶一定是最小的.
3、从文件或者数组依次遍历剩余的所有数.
4、每遍历出来一个则跟堆顶的元素进行大小比较，如果小于堆顶元素则抛弃，如果大于堆顶元素则替换之.
5、跟堆顶元素替换完毕之后，在调用生成小顶堆函数继续生成小顶堆，因为需要再找出来一个最小的.
6、重复以上4~5步骤，这样当全部遍历完毕之后，我们这个小顶堆里面的就是最大的topN，因为我们的小顶堆永远都是排除最小的留下最大的，而且这个调整小顶堆速度也很快，只是相对调整下，只要保证根节点小于左右节点就可以.
7、算法复杂度的话按top10最坏的情况下，就是每遍历一个数，如果跟堆顶进行替换，需要调整10次的情况，也要比排序速度快，而且也不是把所有的内容全部读入内存，可以理解成就是一次线性遍历.
//生成小顶堆函数
function Heap(&$arr,$idx){
$left = ($idx << 1) + 1;
$right = ($idx << 1) + 2;
if (!$arr[$left]){
return;
}
if($arr[$right] && $arr[$right] < $arr[$left]){
$l = $right;
}else{
$l = $left;
}
if ($arr[$idx] > $arr[$l]){
$tmp = $arr[$idx];
$arr[$idx] = $arr[$l];
$arr[$l] = $tmp;
Heap($arr,$l);
}
}
//这里为了保证跟上面一致，也构造500w不重复数
/*
当然这个数据集并不一定全放在内存，也可以在
文件里面，因为我们并不是全部加载到内存去进
行排序
*/
for($i=0;$i<5000000;$i++){
$numArr[] = $i;
}
//打乱它们
shuffle($numArr);
//先取出10个到数组
$topArr = array_slice($numArr,0,10);
//获取最后一个有子节点的索引位置
//因为在构造小顶堆的时候是从最后一个有左或右节点的位置
//开始从下往上不断的进行移动构造（具体可看上面的图去理解）
$idx = floor(count($topArr) / 2) - 1;
//生成小顶堆
for($i=$idx;$i>=0;$i--){
Heap($topArr,$i);
}
var_dump(time());
//这里可以看到，就是开始遍历剩下的所有元素
for($i = count($topArr); $i < count($numArr); $i++){
//每遍历一个则跟堆顶元素进行比较大小
if ($numArr[$i] > $topArr[0]){
//如果大于堆顶元素则替换
$topArr[0] = $numArr[$i];
/*
重新调用生成小顶堆函数进行维护，只不过这次是从堆顶
的索引位置开始自上往下进行维护，因为我们只是把堆顶
的元素给替换掉了而其余的还是按照根节点小于左右节点
的顺序摆放这也就是我们上面说的，只是相对调整下，并
不是全部调整一遍
*/
Heap($topArr,0);
}
}
var_dump(time());
