数据结构之外部排序

数据结构之外部排序主要适用于数据量极大，无法一次性装入内存的大文件排序。其基本原理是将待排序的文件分割成多个能够装入内存的子文件，利用内部排序算法对这些子文件分别进行排序，然后逐步合并这些有序的子文件，最终得到整个文件的有序序列。以下是外部排序的几个关键点：

文件分割：根据内存大小，将大文件分割成多个长度适中的子文件（归并段），确保每个子文件都能被完整地读入内存。

内部排序：对每个子文件使用内部排序算法（如快速排序、归并排序等）进行排序，生成有序的子文件。

多路归并：使用多路归并算法将多个有序的子文件逐步合并成一个大的有序文件。归并过程中，根据内存大小同时读入多个子文件的部分数据，进行比较和合并。

减少I/O操作：外部排序的主要时间开销在于磁盘I/O操作，因此算法设计应尽量减少I/O次数。例如，通过增加归并路数来减少归并趟数，从而减少总的磁盘读写次数。

辅助数据结构：为了优化多路归并过程，有时会使用辅助数据结构如败者树来减少比较次数，提高归并效率。

初始归并段的生成：在外部排序开始时，可以通过多种方式生成初始归并段，如简单地将文件分割后排序，或使用更复杂的置换选择排序算法，后者可以在生成归并段时不受内存大小的严格限制。

最佳归并树：在归并过程中，可以通过构建最佳归并树（如哈夫曼树）来进一步减少磁盘读写次数，使得归并过程更加高效。

总之，外部排序是一种处理大文件排序的有效方法，通过合理的文件分割、内部排序、多路归并以及优化策略，可以在有限的内存资源下实现高效的数据排序。