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 说了些堆的建立及其相关操作，这里看下用堆来解决数据量较大的时候，查找最小的k个数的情况。这里会用到上一篇中的函数。

我们先生存1千万个随机数，写到文件中：

import randomdef randData():	with open('randint.txt', 'w') as fd:		for i in range(1, 10000000):			fd.write('%d ' %random.randint(1, 100))			if i % 100 == 0:				fd.write('\r')

import sysdef findMinK(k, filename = 'randint.txt'):	#init heapk with max int	heapk = [sys.maxint] * k	with open('randint.txt', 'r') as fd:		line = fd.readline().strip().split()		for i in range(len( line )):			if heapk[0] > int( line[i] ):				heapk[0] = int( line[i] )				fixDown(heapk, 0, k, ls = 0)	print heapk

结果用了15 s，python慢，还是机器慢，狠心2块钱买个彩票，还被巴西坑了。。。。 

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