bitmap計數，求TopK最快的方法

上篇介紹了TopK的四種解法，其中隨機選擇 (randomized select) 最爲經典，用減治法 (Reduce & Conquer) 的思想，將數據規模急速降低，總體複雜度爲O(n)。   結尾挖了一個坑：求TopK，有沒有比隨機選擇更快的方法呢？   空間換時間，是算法優化中最常見的手段，如果有相對充裕的內存，可以有更快的算法。 畫外音：即使內存不夠，也可以水平切分，使用分段的方法來操作

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