算法之.大数据。小内存排序

最新推荐文章于 2021-11-03 17:24:49 发布

原创最新推荐文章于 2021-11-03 17:24:49 发布 · 2.5k 阅读

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本文介绍了一种处理大规模数据集的排序方法，通过分组、局部排序及合并最小元素的策略，实现对100万数据的高效排序。该方法通过多次迭代，逐步筛选并排序数据，确保最终结果的准确性。

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假如有100万个数据，每次只能取1万个数据。如何对这100万数据进行排序？

1、首先从100万数据中取出1万数据，平分100组，

2、进行排序这样再取出每组数据中最小的前100个数，存储起来（然后将这100个数删掉），这样每组100个最小数。100组数据就会产生1万组数据

3、在将这一万组数据进行排列取出，最小的前100个数据。此时这100个数据就是100万数据中最小的值，然后记录着100个数据之前在哪个1万组数堆中，再将少的数进行补充，以此类推就对100万进行了排序。

进行时间复杂度分析：首先对 n/100个数据进行树排序，时间复杂度为 log(n/100)，所以100组 n/100 ，时间复杂度就是 nlog(n/100)。在对 n/100数据排序，时间复杂度仍为 log(n/100)，所以循环一次找出n/10000,数据时间复杂度为(n^2)/10000(log(n/100)^2),所以全部排序后时间复杂度为(n^2)(log(n/100)^2)。