外排序算法介绍

1.背景

在大数据场景，待排序的数据文件可能很大，计算机内存不能容纳巨大的数据文件，这时候对大数据文件就不能单纯的使用快速排序、堆排序等内部排序算法了，得采取一些其他的排序策略。

针对大数据场景的排序，目前最普遍的做法是对待排序的大文件进行分割，让大文件变成一个个很小的、内存足够容纳的数据片段文件，然后对这些分片文件分别排序，最后通过归并等算法将这些片段文件合并，最终输出有序的结果。其中，将多个有序片段合并的排序算法，被称为外部排序算法。

2.外部排序算法基本思想

外部排序常采用的排序方法是归并排序，这种归并方法由两个不同的阶段组成：

（1）采用适当的内部排序方法对输入文件的每个片段进行排序，将排好序的片段（成为归并段）写到外部存储器中（通常由一个可用的磁盘作为临时缓冲区），这样临时缓冲区中的每个归并段的内容是有序的。

（2）利用归并算法，归并第一阶段生成的归并段，直到只剩下一个归并段为止。

2.1 两路归并

对于已采用内排序算法完成排序的有序片段，外排序归并最简单使用的是2路归并。每次读入2路有序片段的前m个元素进行归并，若输出缓冲区已满，则将已归并好的元素写入文件；若其中一路m个元素归并完成，读入该路剩下的前m个元素。重复交替执行，直到所有元素都归并完成为止，则当前文件的元素为有序的。

2.2 k路归并

由于2路归并需要所有元素反复进行比较，比较的次数过多，导致归并的效率很低，因此有人提出了改进算法，采用多路归并来提高效率，即k路归并。

LeetCode的23. Merge k Sorted Lists这道题本质上就是一个多路归并的问题。k路归并的算法主要有三种：堆排序、胜者树、败者树。其中败者树更适用于大数据场景下的外排序。

2.2.1 败者树原理

败者树，顾名思义，即记录胜败者的树形结构。实际上，这种数据结构的最初灵感来源就是来自于比赛中记录胜败得分的。只不过在败者树中，父节点记录的是败者节点，而胜者节点继续上浮比较。

典型的4-路败者树结构如下图所示：

（1）多路平衡归并算法具体实现

a.初始化操作

b[0..k]，其中0~k-1为k个叶节点，存放k路归并片段的首地址，k为虚拟记录，该关键字取可能的最小值minkey

ls[0..k-1]，其中1~k-1存放不含叶节点的败者树的败者编号，0存放最后胜出的编号

b.处理步骤

a）建败者树ls[0..k-1]

b）重复下列操作直至k路归并完毕：

将b[ls[0]]写至输出归并段；

补充记录（某归并段变空时，补充数据），调整败者树。

2.2.2 堆排序、胜者树及败者树的联系

k路归并一般采用堆进行排序，利用完全二叉树的性质，可以很快更新，保持堆的性质。然而堆操作次数还是不够精简，因此有人进一步提出了胜者树和败者树的数据结构来进行多路归并。

胜者树与败者树的叶子节点记录的都是数据，胜者树中间节点记录的是胜者对应的标号，而败者树中间节点记录的是败者对应的标号。同时败者树需要一个额外节点来记录最终胜者。

由于败者树的更新只需将子节点与父节点比较，而胜者树的更新需要与父节点和子节点比较，因此在实际应用中采用败者树更好。

2.2.3 三种算法的相同点

这三种算法的空间和时间复杂度都是一样的，调整一次的时间复杂度都是O(logN)的，都利用了二叉树的性质。

2.2.4 三种算法的不同点

最早只有用堆来完成k路归并，但是堆每次取出最小值之后，把最后一个数放到堆顶，调整堆的时候，每次都要选出父节点的两个孩子节点的最小值，然后再用孩子节点的最小值和父节点进行比较，所以每调整一层需要比较两次。
为了简化比较过程，就有了胜者树，如图：

在胜者树中，每层比较只用跟自己的兄弟节点进行比较行，所以用胜者树可以比堆少一半的比较次数。
但不足的是，胜者树在节点上升的时候首先需要获得父节点，然后再获得兄弟节点后，再比较。

为了进一步减少比较次数，于是就有了败者树，如下图：

在使用败者树的时候，每个新元素上升时，只需要获得父节点并比较即可。

所以总的来说，败者树减少了访存的时间。现在程序的主要瓶颈在于访存，计算倒可以忽略不计了。

3. 败者树算法实现

例：合并k路有序链表

测试样例：

1 输入：[
2   1->4->5,
3   1->3->4,
4   2->6
5 ]
6 输出：1->1->2->3->4->4->5->6

代码实现：

  1 import sys
  2 
  3 # Definition for singly-linked list.
  4 class ListNode:
  5     def __init__(self, x):
  6         self.val = x
  7         self.next = None
  8 
  9 class Solution:
 10     def mergeTwoLists(self, l1, l2):
 11         """
 12         :type l1: ListNode
 13         :type l2: ListNode
 14         :rtype: ListNode
 15         """
 16 
 17         if l1 == None:
 18             return l2
 19         if l2 == None:
 20             return l1
 21 
 22         dummy = ListNode(0)
 23         head = dummy
 24         while l1 != None and l2 != None:
 25             if l1.val <= l2.val:
 26                 head.next = l1
 27                 l1 = l1.next
 28                 head = head.next
 29             else:
 30                 head.next = l2
 31                 l2 = l2.next
 32                 head = head.next
 33 
 34         while l1 != None:
 35             head.next = l1
 36             l1 = l1.next
 37             head = head.next
 38         while l2 != None:
 39             head.next = l2
 40             l2 = l2.next
 41             head = head.next
 42 
 43         return dummy.next
 44 
 45     def adjust(self, s, listsLen, lists, loserTree):
 46         #构成完全二叉树，按完全二叉树索引
 47         t = (s + listsLen) // 2
 48         # 比较当前节点和父节点的大小，若大于，则更新，并将胜者保存在索引0位置
 49         while t > 0:
 50             if lists[s].val > lists[loserTree[t]].val:
 51                 s, loserTree[t] = loserTree[t], s
 52             t = t // 2
 53         loserTree[0] = s
 54 
 55     def mergeKLists(self, lists):
 56         """
 57         :type lists: List[ListNode]
 58         :rtype: ListNode
 59         """
 60         # 去掉list中的None
 61         while None in lists:
 62             lists.remove(None)
 63         # 若当前序列小于等于1，则返回结果
 64         listsLen = len(lists)
 65         if listsLen < 1:
 66             return None
 67 
 68         if listsLen == 1:
 69             return lists[0]
 70         # 使用内排序算法，归并路数不超过16，然后使用外排序进一步归并
 71         while len(lists) > 16:
 72             i, j = 0, len(lists) - 1
 73             while i < j:
 74                 lists[i] = self.mergeTwoLists(lists[i], lists[j])
 75                 lists.pop()
 76                 i += 1
 77                 j -= 1
 78 
 79         # 初始化新节点，保存归并结果
 80         dummy = ListNode(-sys.maxsize)
 81         head = dummy
 82         listsLen = len(lists)
 83 
 84         # 使用外排序进行归并，若其中某路已归并完，则构造新的败者树
 85         while listsLen > 0 and listsLen :
 86             # 初始化败者树
 87             loserTree = [listsLen] * listsLen
 88             lists.append(ListNode(-sys.maxsize))
 89             for i in range(listsLen):
 90                 self.adjust(i, listsLen, lists, loserTree)
 91 
 92             # k-归并，将每次胜者添加到链表的尾部，并读取下一个数，并更新败者树
 93             while lists[loserTree[0]] != None:
 94                 pos = loserTree[0]
 95                 dummy.next = lists[pos]
 96                 dummy = dummy.next
 97                 lists[pos] = lists[pos].next
 98 
 99                 # 如果某一路归并完毕，则需要移除这一路
100                 if lists[pos] == None:
101                     break
102                 # 更新败者树
103                 self.adjust(pos, listsLen, lists, loserTree)
104 
105             # 去掉归并完的路
106             while None in lists:
107                 lists.remove(None)
108                 listsLen -= 1
109 
110         return head.next