在100万个数中找到前1000小的数字并按序输出 要求运行时间和内存占用都尽量小

这个问题可以使用堆排序算法来解决，时间复杂度为O(nlogk)，其中k为需要找到的前k小的数字。以下是使用Kotlin实现的代码：

fun findSmallestNumbers(numbers: IntArray, k: Int): IntArray {
    val result = IntArray(k)
    val heap = IntArray(k)
    for (i in 0 until k) {
        heap[i] = numbers[i]
    }
    buildMaxHeap(heap)
    for (i in k until numbers.size) {
        if (numbers[i] < heap[0]) {
            heap[0] = numbers[i]
            maxHeapify(heap, 0)
        }
    }
    for (i in 0 until k) {
        result[i] = heap[k - i - 1]
    }
    return result
}

fun buildMaxHeap(heap: IntArray) {
    val n = heap.size
    for (i in (n / 2 - 1) downTo 0) {
        maxHeapify(heap, i)
    }
}

fun maxHeapify(heap: IntArray, i: Int) {
    val l = left(i)
    val r = right(i)
    var largest = i
    if (l < heap.size && heap[l] > heap[largest]) {
        largest = l
    }
    if (r < heap.size && heap[r] > heap[largest]) {
        largest = r
    }
    if (largest != i) {
        swap(heap, i, largest)
        maxHeapify(heap, largest)
    }
}

fun left(i: Int): Int {
    return 2 * i + 1
}

fun right(i: Int): Int {
    return 2 * i + 2
}

fun swap(array: IntArray, i: Int, j: Int) {
    val temp = array[i]
    array[i] = array[j]
    array[j] = temp
}

这段代码中，我们使用了一个大小为k的最大堆来存储前k小的数字，并通过遍历剩余的数，如果发现比堆顶元素小的数则替换堆顶元素，并重新调整堆使其仍然满足最大堆的性质。最后，我们将堆中的元素按照从小到大的顺序输出即可。由于我们只需要输出前k小的数字，因此在构建最大堆和调整堆的过程中都只需要处理k个元素，因此时间复杂度为O(nlogk)，空间复杂度为O(k)。