我们可以使用堆来解决这个问题。我们可以先遍历这10亿个数,把前1000个数加入一个小根堆中。之后,遍历剩余的数,如果当前数比堆顶元素大,则用当前元素替换堆顶元素,并重新构建小根堆。当遍历完10亿个数之后,堆中存储的就是前1000大的数了。 下面是Python代码实现: ```python import heapq def find_top_k(nums, k): heap = nums[:k] heapq.heapify(heap) for num in nums[k:]: if num > heap[0]: heapq.heapreplace(heap, num) return heap # 测试代码 nums = list(range(1000000000)) top_k = find_top_k(nums, 1000) print(top_k) ``` 我们先用`heapq.heapify`将前1000个数构建成一个小根堆。之后遍历剩余的数,如果当前数比堆顶元素大,则使用`heapq.heapreplace`将堆顶元素替换成当前数,重新构建小根堆。最后返回堆中的前k个元素。