数据结构-外部排序-(多路归并排序、败者树、置换选择排序、最佳归并树)

最新推荐文章于 2023-10-01 06:00:00 发布
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#数据结构

文章介绍了外部归并排序的过程，包括16个块的排序和两两归并的时间分析。败者树用于减少比较次数，提高效率。置换选择排序通过动态选取最小元素优化了构建初始归并段。最佳归并树的概念中提到了哈夫曼树的应用，强调了n路归并时需要注意的情况。

目录

一、外部归并排序

 二、败者树

 三、置换选择排序

四、最佳归并树

一、外部归并排序

 16个块，先每个块读入内存进行排序在输出回来，进行16次读和16次写

 两两归并，第一趟如下

 在两两归并

 时间分析

 外部排序时间开销=读写外存时间+内存排序时间+内部归并时间

对r个初始归并段，做k路归并，则归并树可用k叉树表示，若树高为h，则归并趟树

 推到：k叉树第h层多有个结点,则满足，       

初始归并段数量=文件总共记录/内存可容纳记录  r=n/l

加快速度方法

k增加(缓冲区个数增加)：多路平衡归并，问题会每次比较大小次数太多

r减小(缓冲区大小增加) ：构建更长初始归并段

 二、败者树

k增加，减少每次比对次数

 

 有了败着树，选出最小元素，只对比灰色每层就行，比对次   =h-1   

 三、置换选择排序

r减少，构造更长初始归并段

 按增序，开始读取3个记录，最小的(4)置换出去，并MINXMAX=4,,读取下一个，在获取最小的值是否小于MINXMAX，小于放入归并段1后面，

 如果大于定死这个(下次都不看)，就获取下一个最小的值并大于MINXMAX的(14)置换出去后面，并更新MINXMAX14，然后继续置换，

直到3个位置的比 MINXMAX小，就重新一个归并段，在继续前面的置换流程一直结束 

四、最佳归并树

哈夫曼树构建

n路归并注意最后不满n路

 

 

 

[排序] 外部排序 - 选择置换排序|最佳归并树|败者树
geodoer
10-16 5042
文章目录外部排序归并排序法【第一阶段】初始归并段的生成（置换-选择排序方法）【可选步骤】最佳归并树的建立（哈夫曼树）【第二阶段】归并阶段（用败者树选择每个归并段的最小值）参考文章 外部排序 【为什么要外部排序？】 CPU只能操作内存，不能支持操作外存，它只能从外存中读入数据到内存中处理 内存相对外存来说是非常小的。如果文件中的数据量很大，大到内存无法一次性把所有数据读入到内存，这时就没有办法一次...
数据结构复习指导之外部排序
心碎烤肠的博客
06-08 1763
外部排序可能会考查相关概念、方法和排序过程，外部排序的算法比较复杂，不会在算法设计上进行考查。 本节的主要内容有: ① 外部排序指的是大文件的排序，即待排序的记录存储在外存中，待排序的文件无法一次性装入内存，需要在内存和外存之间进行多次数据交换，以达到排序整个文件的目的。 ② 为减少平衡归并中外存读/写次数所采取的方法：增大归并路数和减少归并段个数。 ③ 利用败者树增大归并路数。 ④ 利用置换-选择排序增大归并段长度来减少归并段个数。 ⑤ 由长度不等的归并段进行多路平衡归并，需要构造最佳归并树。
c语言 - 归并排序的外排序（使用归并排序，排序文件文件当中的数据）
chihiro1122的博客
04-17 718
我们就直接读取大文件中的数据，读取到 EOF 就停止，也就是说直接把大文件中的数据读写完，但是我在读写的时候，假设我的每一个小文件中有10个数据，那么我在这个读大文件这个循环中，按照10个数据来进行读写，也就是说，我每读10个数据，我就对这个数据进行快速排序。所以此时就只有归并排序比较好实现外存上的排序。1G和1G的文件归并成2G的文件，2G和2G的文件归并成4G的文件·············最后就是8G的和剩下的一个2G的归并10G文件，这个10G的文件就是之前的文件的有序文件。
归并排序和外部排序
jfkidear的专栏
10-27 4296
归并排序和外部排序 2016-08-03 21:33 94人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类： Java语言基础（7）  版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 归并排序 归并排序是采用分治的思想，将数组划分为两个子数组，然后递归的将每个子数组再进行划分，直到数组中只剩一下一个元素，然后开始排序合并，直到将所有的子数组合并完
数据结构之外部排序：归并排序法
千寻瀑
04-22 7227
外部排序：归并排序法外部归并排序的原理：外部归并排序的性能： 外部归并排序的原理： 第一步： 第二步： 问题：内存缓存区大小固定，外存数据元素分块后仍然无法将俩块放入比较 答：因为归并段已经块内有序，所以只需要将归并段部分装入内存，比较每个归并段相同位置元素的先后次序写入结果集即可 例：有俩个归并段1358和2467，每个缓存区可以存放2个数据元素 1、先将俩个个归并段的前俩个数据元素写入内存...
排序算法之归并排序和外部排序
青萍之末的博客
06-11 6555
一、归并排序   归并排序（MERGE-SORT）是利用归并的思想实现的排序方法，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案”修补”在一起，即分而治之)。 1、算法描述 1. 把长度为n的输入序列分成两个长度为n/2的子序列； 2. 对这两个子序列分别采...
外排序（归并排序算法）
weixin_38070782的博客
06-22 2135
本文转自https://www.cnblogs.com/huangxincheng/archive/2012/12/19/2824943.html 说到排序，大家第一反应基本上是内排序，是的，算法嘛，玩的就是内存，然而内存是有限制的，总有装不下的那一天，此时就可以来玩玩 外排序，当然在我看来，外排序考验的是一个程序员的架构能力，而不仅仅局限于排序这个层次。 一：N路归并排序 1.概序 我们知道算法中有一种叫做分治思想，一个大问题我们可以采取分而治之，各个突破，当子问题解决了，大问...
【数据结构】外部排序、多路平衡归并与败者树、置换-选择排序（生成初始归并段）、最佳归并树算法
小人物，大梦想！
10-01 2608
外部排序、多路平衡归并与败者树、置换-选择排序（生成初始归并段）、最佳归并树算法的知识点总结
数据处理基于归并思想的外部排序算法优化：大规模数据多路归并与性能提升策略研究
最新发布
10-13
文章详细介绍了外部排序的三个核心阶段：数据分割、生成有序顺串（如使用置换选择排序）和顺串归并（包括二路与多路归并），并引入“败者树”优化多路归并中的最小元选取效率。同时，结合Java代码实例，展示了从生成...
dataStructure_外部排序/多路归并/败者树/最佳归并树
xuchaoxin1375的博客
10-14 2869
从算法的执行过程中可以看到,高层的分支结点(strongerLoser)对应的败者叶结点的值是较低层分支结点(weakerLoser)来的强。我们用一次多路归并就完成了所有临时文件的归并，而并非按内存中的二路归并那样，一次归并两个子串，耗费$ \log _{2}n$次归并。从上面的分析来看,为了从给定的序列构建出最优m叉树,我们可以先补充合适数量的0权结点(虚段)在LT中,同一个子树根结点的各层分支结点中保存的败者结点(所属段的段号)存在一定关系。
外部排序&&多路归并排序 && 败者树&&实现java代码
qq_35798433的博客
04-23 1515
整个的排序过程都在内存中进行排序对大文件进行排序，无法将整个需要排序的文件复制到内存，所以会把文件存储到外村，等排序时再把数据一部分一部分地调入内存进行排序，整个排序继续多次内存和外存的交换。外部排序一般都采用归并排序！当然归并排序可以作为内部排序和外部排序，这完全取决于使用场景。
数据结构 外部排序 多路归并排序
gaofen100
12-15 190
（1）代码如下：merge.c#include "c1.h" #include "c2.h" #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #include "string.h" /* k路归并 */ #define k 3 /* 设输出M个数据换行 */ #define M 10 /* k+1个文件指针(fp[k]为大文件指针)，全局变量 */ ...
外部归并排序Java实现
千里之行，始于足下
10-25 493
    package mergesort; import java.text.DecimalFormat; import java.util.Random; public class Record { private int A; private String B; private String C; @Override public String ...
归并排序算法、多路归并排序
大灰狼吃树皮
04-25 3918
base case：if(left>=right) return; 归并排序左半边，归并排序右半边，合并 void merge_sort(vector<int> &nums,vector<int> reg,int start,int end){ if(start>=end) return ; int mid=(end-start)/2+start; int start1=start,end1=mid; int start2=mid+
多路归并排序_多路平衡归并排序（胜者树、败者树）算法详解
weixin_39609051的博客
12-14 2558
通过上一节对于外部排序的介绍得知：对于外部排序算法来说，其直接影响算法效率的因素为读写外存的次数，即次数越多，算法效率越低。若想提高算法的效率，即减少算法运行过程中读写外存的次数，可以增加 k –路平衡归并中的 k 值。但是经过计算得知，如果毫无限度地增加 k 值，虽然会减少读写外存数据的次数，但会增加内部归并的时间，得不偿失。例如在上节中，对于 10 个临时文件，当采用 2-路平衡归并...
外部排序（归并排序）
weixin_30912051的博客
04-22 442
外部排序（归并排序） 定义 基本思想及步骤 　　步骤 　　1.思想 一 　　2.思想 二 　　　　　　　　 实现操作 　　1.二路归并　　 　　1.1.c 递归 1 //二路一次归并过程的算法 2 //low为本次二路归并排序的第1有序区的第1个元素，i指向第1个元素, mid为第1有序区的最后1个元素 3 ...
经典排序之多路归并
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3.1.2 排序 - 外排序（归并排序）
胡椒
09-05 415
外排序 - 归并算法 大致思路流程以及代码实现
外部排序归并排序时间
12-29
### 外部排序的时间复杂度 对于外部排序而言，由于涉及磁盘I/O操作，整体效率不仅取决于算法本身的时间复杂度，还受到读写速度的影响。通常情况下，当数据量超出内存容量时，会采用多趟处理的方式进行排序。每趟处理过程中，程序将部分数据加载到内存完成内部排序后再写出至临时文件；最终再对这些临时文件执行k路归并得到完全有序的结果集[^3]。 具体来说，在理想状况下（假设每次都能充分利用缓冲区），外部排序的整体时间复杂度大约为 O(nlog_kn)，其中 k 表示可同时参与归并的文件数目，而 n 则代表待排序记录总数。这里需要注意的是，实际应用中的性能还会因硬件条件差异有所波动。 ### 归并排序的时间复杂度 归并排序遵循分治原则，即递归地将列表分割成更小子序列直到每个子序列仅含单个元素，之后逐步两两合并已排序的小序列形成更大规模的有序集合。这一过程确保了即使面对逆序排列的数据也能保持稳定的线性对数级运行效率。 归并排序的最佳、最差以及平均情况下的时间复杂度均为 O(n log n) 。这是因为无论输入如何分布，都需要经历相同次数的划分与合并动作才能使整个数组变得有序[^4]。 ```python def merge_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr mid = len(arr) // 2 left_half = merge_sort(arr[:mid]) right_half = merge_sort(arr[mid:]) return merge(left_half, right_half) def merge(left, right): sorted_list = [] i = j = 0 while i < len(left) and j < len(right): if left[i] < right[j]: sorted_list.append(left[i]) i += 1 else: sorted_list.append(right[j]) j += 1 sorted_list.extend(left[i:]) sorted_list.extend(right[j:]) return sorted_list ```
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