外部排序总结篇

总结外部排序

外部排序是一种用于处理大型数据集的算法，它将数据分成小块，然后对这些块进行排序，最后将它们合并成一个有序的数据集。这种算法通常用于处理无法一次性装入内存的数据集。

算法步骤

外部排序通常包括以下步骤：

1. 划分阶段：将数据集划分成多个块，每个块的大小通常是内存大小的倍数。这个过程通常称为“划分”或“分块”。
2. 排序阶段：对每个块进行排序。这个过程通常使用内部排序算法，如快速排序或归并排序。
3. 归并阶段：将排序后的块合并成一个有序的数据集。这个过程通常使用归并排序算法。

实现

外部排序的实现通常需要使用磁盘 I/O 操作，因为数据集太大无法一次性装入内存。以下是一个 Python 实现的示例：

def external_sort(input_file, output_file, block_size):
    # 划分阶段
    blocks = []
    with open(input_file, 'rb') as f:
        while True:
            block = f.read(block_size)
            if not block:
                break
            blocks.append(block)
    # 排序阶段
    for i, block in enumerate(blocks):
        blocks[i] = sorted(block)
    # 归并阶段
    with open(output_file, 'wb') as f:
        while blocks:
            min_block = min(blocks, key=lambda x: x[0])
            min_index = blocks.index(min_block)
            min_value = min_block.pop(0)
            f.write(min_value)
            if not min_block:
                blocks.pop(min_index)

这个实现将输入文件划分成大小为 block_size 的块，然后对每个块进行排序，最后将它们合并成一个有序的输出文件。注意，这个实现使用了 Python 的内置排序函数，因此可能不是最优的实现方式。

优化外部排序算法

多路归并排序：在归并阶段，我们可以使用多路归并排序算法，而不是只使用两路归并排序。多路归并排序可以同时合并多个有序块，从而减少归并阶段的次数。这样可以减少磁盘 I/O 操作的次数，提高算法的效率。

import heapq
import os

def external_sort(input_file, output_file, block_size):

    blocks = []
    with open(input_file, 'rb') as f:
        while True:
            block = f.read(block_size)
            if not block:
                break
            block = sorted(block)
            blocks.append(block)

    with open(output_file, 'wb') as f:
        heap = []
        for i, block in enumerate(blocks):
            if block:
                heapq.heappush(heap, (block[0], i))
        while heap:
            value, block_index = heapq.heappop(heap)
            f.write(value)
            block = blocks[block_index]
            block.pop(0)
            if block:
                heapq.heappush(heap, (block[0], block_index))

结论

外部排序是一种用于处理大型数据集的算法，它将数据分成小块，然后对这些块进行排序，最后将它们合并成一个有序的数据集。这种算法通常用于处理无法一次性装入内存的数据集。外部排序的实现通常需要使用磁盘 I/O 操作，因为数据集太大无法一次性装入内存。