有10亿个浮点数中找出1万个最大的数（bit比较法）
网上已经有很多多的算法，现考虑一下用bit位比较法，请各位看看有没有问题~
算法思想：
以正整数为例（浮点数类似），假设从总数为total的正整数中求最大的max个数，正整数最高位到最低位分别对应第32-1位：
Proc:
将第i位(i=32)为1的放入文件A中，假设有n个数在A中，
1. 如果n>max，则问题变成求这n个数中最大的max个数，可设total=n, i--然后递归Proc；
2. 如果n<max，则输出这n个数，问题变成求剩下的(total-n)个数中最大的(max-n)个数，可设total=total-n, max=max-n, i-- 然后递归Proc；
3. 如果n==max则这n个数即是所求，输出这n个数，返回即可。
该算法最差需要对每个数查询32次，但时间复杂度仍为O(n).
下面分析浮点型的处理：
浮点数在内存中的存储
单精度浮点数： 1位符号位 8位阶码位 23位尾数
双精度浮点数： 1位符号位 11位阶码位 52位尾数
浮点表示的一般形式为：R=M*2^e (R:Real M:Mantissa尾数 e:exponent阶码)
float型浮点数125.5转化成32位二进制浮点数：
125.5的二进制码为1111101.1，写成二进制的科学计数为：1.111101*2^6（因为科学计数法“整数”部分大于1，在二进制中，“整数”部分只能恒为1）即向左移6位，则e=6，则E=e+127=133，而E的二进制码为10000101，而1.111101把“整数”部 分去除1之后为111101，之后补0，共23b，形成了阶码。
所以125.5的32位二进制浮点数为：
0 10000101 11110100000000000000000
由此，我们知道首先比较符号位，然后再比较阶码位，最后再比较尾数即可解决该问题。
[解决办法]
