经度算法：磁盘多路归并排序

如果说语言的基础语法和业务逻辑编码的经验积累是术，那么数据结构与算法思想、设计模式就是道。就好像笑傲江湖里面华山派的剑宗、气宗一样，在最前期的时候剑宗的门人一般要比气宗的门人厉害，因为他们剑法精炼，但是到了后期，当其中的门人把内你练上去之后，他们则会比剑宗的人更加厉害。当然只偏向于剑法而忽略内力修为，或者只注重内力修为而不注重剑法修为都是不对的，我们应该两者并重。

多路归并排序在大数据领域也是常用的算法，常用于海量数据排序。

什么时候需要流式多路归并排序？

当数据量特别大时，这些数据无法被单个机器内存容纳，它需要被切分位多个集合分别由不同的机器进行内存排序（map 过程），然后再进行多路归并算法将来自多个不同机器的数据进行排序（reduce 过程）。这是我们平时讲流式（数据源来源于网络套接字）亦是如此。

这样做有什么好处呢？

多路归并排序的优势在于内存消耗极低，它的内存占用和输入文件的数量成正比，和数据总量无关，数据总量只会线性正比影响排序的时间。

有实现思路？

我们需要在内存里维护一个有序数组。每个输入文件当前最小的元素作为一个元素放在数组里。数组按照元素的大小保持排序状态。注：多个输入源（input-a、input-b...），每个输入源亦是从小到大排序好的

接下来就开始进入循环，循环的逻辑总是从最小的元素（左1）下手，在其所在的文件取出下一个元素，和当前数组中的元素进行比较。

1. 如果取出来的元素和当前数组中的最小元素相等，那么就可以直接将这个元素输出。再继续下一轮循环。不可能取出比当前数组最小元素还要小的元素，因为输入文件本身也是有序的。

2. 否则就需要将元素插入到当前的数组中的指定位置，继续保持数组有序。然后将数组中当前最小的元素输出并移除。再进行下一轮循环。

3. 如果遇到文件结尾，那就无法继续调用 next() 方法了，这时可以直接将数组中的最小元素输出并移除，数组也跟着变小了。再进行下一轮循环。当数组空了，说明所有的文件都处理完了，算法就可以结束了。

注：遍历替换过程中数组中永远不会存在同一个文件的两个元素

如何查找一个数字在数组中要插入的位置？

Java 内置了二分查找算法在使用上比较精巧，如果 key 可以在 list 中找到，那就直接返回相应的位置。如果找不到，它会返回负数，这个负数指明了插入的位置，也就是说在这个位置插入 key，数组将可以继续保持有序。

public class Collections {
  public static  int binarySearch(List list, T key) {
    ...
    if (found) {
      return index;
    } else {
      return -(insertIndex+1);
    }
  }
}

比如 binarySearch 返回了 index=-1，那么 insertIndex 就是 -(index+1)，也就是 0，插入点在数组开头。如果返回了 index=-size-1，那么 insertIndex 就是 size，是数组末尾。其它负数会插入数组中间。

去实现它吧！

public class DiskMergeSort implements Closeable {
	private List sources;
	private MergeOut out;
	public DiskMergeSort(List files, String outFilename) {
		this.sources = new ArrayList<>();
		for (String filename : files) {
			this.sources.add(new MergeSource(filename));
		}
		this.out = new MergeOut(outFilename);
	}
	//输出文件类
	static class MergeOut implements Closeable {
		private PrintWriter writer;
		public MergeOut(String filename) {
			try {
				this.writer = new PrintWriter(new FileOutputStream(filename));
			} catch (FileNotFoundException e) {
			}
		}
		public void write(Bin bin) {
			writer.println(bin.num);
		}
		@Override
		public void close() throws IOException {
			writer.flush();
			writer.close();
		}
	}
	//输入源：输入文件是有序的
	static class MergeSource implements Closeable {
		private BufferedReader reader;
		private String cachedLine;

		public MergeSource(String filename) {
			try {
				FileReader fr = new FileReader(filename);
				this.reader = new BufferedReader(fr);
			} catch (FileNotFoundException e) {
			}
		}
		public boolean hasNext() {
			String line;
			try {
				line = this.reader.readLine();
				if (line == null || line.isEmpty()) {
					return false;
				}
				this.cachedLine = line.trim();
				return true;
			} catch (IOException e) {
			}
			return false;
		}
		public int next() {
			if (this.cachedLine == null) {
				if (!hasNext()) {
					throw new IllegalStateException("no content");
				}
			}
			int num = Integer.parseInt(this.cachedLine);
			this.cachedLine = null;
			return num;
		}
		@Override
		public void close() throws IOException {
			this.reader.close();
		}
	}
	//内存有序数组元素类:排序
	static class Bin implements Comparable {
		int num;
		MergeSource source;
		Bin(MergeSource source, int num) {
			this.source = source;
			this.num = num;
		}
		@Override
		public int compareTo(Bin o) {
			return this.num - o.num;
		}
	}
	//将每个输入文件的最小元素放入数组
	public List prepare() {
		List bins = new ArrayList<>();
		for (MergeSource source : sources) {
			Bin newBin = new Bin(source, source.next());
			bins.add(newBin);
		}
		Collections.sort(bins);
		return bins;
	}
	//排序算法
	public void sort() {
		List bins = prepare();
		while (true) {
			// 取数组中最小的元素
			MergeSource current = bins.get(0).source;
			if (current.hasNext()) {// 从输入文件中取出下一个元素              
				Bin newBin = new Bin(current, current.next());
				// 二分查找，也就是和数组中已有元素进行比较
				int index = Collections.binarySearch(bins, newBin);
				if (index == 0 || index == -1) {// 算法思路情况1
					this.out.write(newBin);
					if (index == -1) {
						throw new IllegalStateException("impossible");
					}
				} else {// 算法思路情况2
					if (index < 0) {
						index = -index - 1;
					}
					bins.add(index, newBin);
					Bin minBin = bins.remove(0);
					this.out.write(minBin);
				}
			} else {// 算法思路情况3:遇到文件尾
				Bin minBin = bins.remove(0);
				this.out.write(minBin);
				if (bins.isEmpty()) {
					break;
				}
			}
		}
	}
	@Override
	public void close() throws IOException {
		for (MergeSource source : sources) {
			source.close();
		}
		this.out.close();
	}
	//准备输入文件的内容
	public static List generateFiles(int n, int minEntries, int maxEntries) {
		List files = new ArrayList<>();
		for (int i = 0; i < n; i++) {
			String filename = "input-" + i + ".txt";
			PrintWriter writer;
			try {
				writer = new PrintWriter(new FileOutputStream(filename));
				int entries = ThreadLocalRandom.current().nextInt(minEntries, maxEntries);
				List nums = new ArrayList<>();
				for (int k = 0; k < entries; k++) {
					int num = ThreadLocalRandom.current().nextInt(10000000);
					nums.add(num);
				}
				Collections.sort(nums);
				for (int num : nums) {
					writer.println(num);
				}
				writer.close();
			} catch (FileNotFoundException e) {
			}
			files.add(filename);
		}
		return files;
	}
	public static void main(String[] args) throws IOException {
		List inputs = DiskMergeSort.generateFiles(100, 10000, 20000);
		// 运行多次看算法耗时
		for (int i = 0; i < 20; i++) {
			DiskMergeSort sorter = new DiskMergeSort(inputs, "output.txt");
			long start = System.currentTimeMillis();
			sorter.sort();
			long duration = System.currentTimeMillis() - start;
			System.out.printf("%dms\n", duration);
			sorter.close();
		}
	}
}

还有哪些缺陷？

那就是如果输入文件数量非常多，那么内存中的数组就会特别大，对数组的插入删除操作肯定会很耗时，这时可以考虑使用 TreeSet 来代替数组。