大文件排序

设想你有一个20GB的文件，每行一个字符串，说明如何对这个文件进行排序。

内存肯定没有20GB大，所以不可能采用传统排序法。但是可以将文件分成许多块，每块xMB,针对每个快各自进行排序，存回文件系统。

然后将这些块逐一合并，最终得到全部排好序的文件。

外排序的一个例子是外归并排序（External merge sort），它读入一些能放在内存内的数据量，在内存中排序后输出为一个顺串（即是内部数据有序的临时文件），处理完所有的数据后再进行归并。[1][2]比如，要对900MB的数据进行排序，但机器上只有100 MB的可用内存时，外归并排序按如下方法操作：

• 读入100 MB的数据至内存中，用某种常规方式（如快速排序、堆排序、归并排序等方法）在内存中完成排序。
  将排序完成的数据写入磁盘。
• 重复步骤1和2直到所有的数据都存入了不同的100 MB的块（临时文件）中。在这个例子中，有900 MB数据，单个临时文件大小为100 MB，所以会产生9个临时文件。
• 读入每个临时文件（顺串）的前10 MB（ = 100 MB / (9块 + 1)）的数据放入内存中的输入缓冲区，最后的10 MB作为输出缓冲区。（实践中，将输入缓冲适当调小，而适当增大输出缓冲区能获得更好的效果。）
• 执行九路归并算法，将结果输出到输出缓冲区。一旦输出缓冲区满，将缓冲区中的数据写出至目标文件，清空缓冲区。一旦9个输入缓冲区中的一个变空，就从这个缓冲区关联的文件，读入下一个10M数据，除非这个文件已读完。这是“外归并排序”能在主存外完成排序的关键步骤 -- 因为“归并算法”(merge algorithm)对每一个大块只是顺序地做一轮访问(进行归并)，每个大块不用完全载入主存。

多路归并的思路主要是堆：
从 K 个序列中各取一个元素，并记录每个元素的来源数组，建立一个含 K 个元素的小根堆。此时堆顶就是最小的元素，取出堆顶元素，并从堆顶元素的来源序列中取下一个元素放入堆顶，然后向下调整。在向下调整过程中需要和其两个子结点比较，需要比较 2 次。