前言
外排序（External Sorting）是指处理那些无法完全加载到内存中的数据集时所使用的排序方法。由于数据量巨大，无法一次性全部放入内存，因此需要使用外部存储设备（如磁盘）来辅助排序过程。外排序的基本方法通常分为两个主要阶段：生成初始有序子文件和合并有序子文件。
一、生成初始有序子文件
- 分块处理：
- 将整个大数据集分成若干个可以放入内存的小块（称为“块”或“段”）。
- 每个块可以单独加载到内存中进行排序。
- 内存排序：
- 对每个块使用内存排序算法（如快速排序、归并排序等）进行排序。
- 排序后的数据块再写回到外部存储设备，形成多个初始有序子文件。
- 索引文件：为了后续合并时的方便，通常会为每个初始有序子文件创建一个索引文件，记录每个子文件内的最大、最小值以及文件位置等信息。
二、合并有序子文件
- 多路归并：
- 使用多路归并算法（k-way merge）将这些初始有序子文件合并成一个最终的有序文件。
- 多路归并的基本思想是通过比较每个子文件的当前最小元素，依次选择最小的元素写入到输出文件中。
- 最小堆（优先队列）的使用：
- 为了高效地实现多路归并，可以使用最小堆（优先队列）来存储每个子文件的当前最小元素及其来源信息。
- 最小堆的根节点始终是当前所有子文件中的最小元素。
- 每次从最小堆中取出最小元素，并将其所属子文件的下一个元素插入到堆中。
- 重复这一过程，直到所有子文件都被处理完毕。
- 归并树：
- 对于非常大的数据集，可以使用归并树来优化多路归并过程。
- 归并树是一种层次结构，其中每个节点代表一个子文件的归并结果。
- 从底层开始，逐层向上进行归并，最终得到整个数据集的排序结果。
三、优化技巧
- 缓冲区的使用：在读写外部存储设备时，使用缓冲区可以减少I/O操作的次数，提高排序效率。
- 磁盘I/O优化：
- 合理安排磁盘读写操作，避免频繁的磁盘寻道和旋转延迟。
- 使用顺序读写代替随机读写，提高磁盘的吞吐量。
- 并行处理：在多核处理器或多台计算机上并行处理不同的数据块和归并任务，可以进一步加快排序速度。
- 外部排序算法的选择：根据具体的数据集大小和内存容量，选择合适的外部排序算法（如外部归并排序、外部快速排序等）。
四、举例
假设有一个包含10GB数据的大文件，而可用内存只有1GB。
- 分块处理：将10GB数据分成10个1GB的块。
- 内存排序：对每个1GB块使用内存排序算法进行排序，形成10个初始有序子文件。
- 多路归并：使用最小堆（优先队列）进行10路归并，将这些初始有序子文件合并成一个最终的有序文件。
结语
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