海量数据的排序

前面提到的排序算法都是一些内排序算法，针对的是数据可以一次全部载入内存中的情况。但是面对海量数据，即数据不可能一次全部载入内存，需要用到外排序的方法。外排序采用分块的方法，首先将数据分块，对块内数据按选择一种高效的内排序策略进行排序。然后采用归并排序的思想对于所有的块进行排序，得到所有数据的一个有序序列。

例如，考虑一个1G文件，可用内存100M的排序方法。首先将文件分成10个100M，并依次载入内存中进行排序，最后结果存入硬盘。得到的是10个分别排序的文件。接着从每个文件载入9M的数据到输入缓存区，输出缓存区大小为10M。对输入缓存区的数据进行归并排序，输出缓存区写满之后写在硬盘上，缓存区清空继续写接下来的数据。对于输入缓存区，当一个块的9M数据全部使用完，载入该块接下来的9M数据，一直到所有的9个块的所有数据都已经被载入到内存中被处理过。最后我们得到的是一个1G的排序好的存在硬盘上的文件。└(^o^)┘