外部排序代码（外部排序算法）

## 外部排序代码详解### 简介当数据量过大无法全部加载到内存中进行排序时，就需要用到外部排序算法。外部排序的基本思想是将大文件分割成若干个小文件，分别对每个小文件进行排序，然后将有序的小文件合并成一个有序的大文件。### 外部排序算法步骤外部排序通常包含以下步骤：1.

数据分割:

将大文件分割成若干个可以放入内存的小文件。 2.

子文件排序:

使用内部排序算法（如快速排序、归并排序）对每个小文件进行排序。 3.

多路归并:

将排序好的小文件进行多路归并，最终合并成一个有序的大文件。### 代码实现以下是用 Python 实现外部排序的示例代码，使用了归并排序作为内部排序算法，并采用多路归并进行文件合并：```python import os import heapqdef sort_chunks(input_file, chunk_size):"""将大文件分割成小块并排序。Args:input_file: 输入文件名。chunk_size: 每个小块的大小（字节）。Returns:已排序的小文件列表。"""sorted_chunks = []with open(input_file, 'r') as f:chunk = []chunk_data_size = 0for line in f:chunk.append(int(line)) # 假设数据是整数chunk_data_size += len(line)if chunk_data_size >= chunk_size:chunk.sort()chunk_file = f'temp_{len(sorted_chunks)}.txt'with open(chunk_file, 'w') as cf:cf.writelines("%s\n" % i for i in chunk)sorted_chunks.append(chunk_file)chunk = []chunk_data_size = 0if chunk:chunk.sort()chunk_file = f'temp_{len(sorted_chunks)}.txt'with open(chunk_file, 'w') as cf:cf.writelines("%s\n" % i for i in chunk)sorted_chunks.append(chunk_file)return sorted_chunksdef merge_chunks(sorted_chunks, output_file):"""多路归并排序小文件。Args:sorted_chunks: 已排序的小文件列表。output_file: 输出文件名。"""heap = []readers = [open(f, 'r') for f in sorted_chunks]for i, reader in enumerate(readers):try:heapq.heappush(heap, (int(next(reader).strip()), i))except StopIteration:passwith open(output_file, 'w') as outfile:while heap:val, idx = heapq.heappop(heap)outfile.write(f"{val}\n")try:heapq.heappush(heap, (int(next(readers[idx]).strip()), idx))except StopIteration:passfor reader in readers:reader.close()for chunk_file in sorted_chunks:os.remove(chunk_file)if __name__ == '__main__':input_file = 'input.txt' # 输入文件名output_file = 'output.txt' # 输出文件名chunk_size = 1024

1024

100 # 100MB 内存限制sorted_chunks = sort_chunks(input_file, chunk_size)merge_chunks(sorted_chunks, output_file) ```### 代码说明

sort_chunks 函数:

- 将输入文件分割成多个小于 `chunk_size` 的小文件。- 使用 `sorted` 函数对每个小块进行排序。- 将排序后的数据写入临时文件。

merge_chunks 函数:

- 使用 `heapq` 模块实现多路归并。- 迭代读取每个小文件的第一个元素，构建最小堆。- 从堆中弹出最小元素写入输出文件。- 读取弹出元素所在文件的下一个元素，并加入堆中。- 重复上述步骤，直到所有文件读取完毕。### 总结外部排序是处理大数据集排序问题的有效方法。通过将大文件分割成小文件并进行多路归并，可以有效降低内存占用，并实现高效的数据排序。

外部排序代码详解

简介当数据量过大无法全部加载到内存中进行排序时，就需要用到外部排序算法。外部排序的基本思想是将大文件分割成若干个小文件，分别对每个小文件进行排序，然后将有序的小文件合并成一个有序的大文件。

外部排序算法步骤外部排序通常包含以下步骤：1. **数据分割:** 将大文件分割成若干个可以放入内存的小文件。 2. **子文件排序:** 使用内部排序算法（如快速排序、归并排序）对每个小文件进行排序。 3. **多路归并:** 将排序好的小文件进行多路归并，最终合并成一个有序的大文件。

代码实现以下是用 Python 实现外部排序的示例代码，使用了归并排序作为内部排序算法，并采用多路归并进行文件合并：```python import os import heapqdef sort_chunks(input_file, chunk_size):"""将大文件分割成小块并排序。Args:input_file: 输入文件名。chunk_size: 每个小块的大小（字节）。Returns:已排序的小文件列表。"""sorted_chunks = []with open(input_file, 'r') as f:chunk = []chunk_data_size = 0for line in f:chunk.append(int(line))

假设数据是整数chunk_data_size += len(line)if chunk_data_size >= chunk_size:chunk.sort()chunk_file = f'temp_{len(sorted_chunks)}.txt'with open(chunk_file, 'w') as cf:cf.writelines("%s\n" % i for i in chunk)sorted_chunks.append(chunk_file)chunk = []chunk_data_size = 0if chunk:chunk.sort()chunk_file = f'temp_{len(sorted_chunks)}.txt'with open(chunk_file, 'w') as cf:cf.writelines("%s\n" % i for i in chunk)sorted_chunks.append(chunk_file)return sorted_chunksdef merge_chunks(sorted_chunks, output_file):"""多路归并排序小文件。Args:sorted_chunks: 已排序的小文件列表。output_file: 输出文件名。"""heap = []readers = [open(f, 'r') for f in sorted_chunks]for i, reader in enumerate(readers):try:heapq.heappush(heap, (int(next(reader).strip()), i))except StopIteration:passwith open(output_file, 'w') as outfile:while heap:val, idx = heapq.heappop(heap)outfile.write(f"{val}\n")try:heapq.heappush(heap, (int(next(readers[idx]).strip()), idx))except StopIteration:passfor reader in readers:reader.close()for chunk_file in sorted_chunks:os.remove(chunk_file)if __name__ == '__main__':input_file = 'input.txt'

输入文件名output_file = 'output.txt'

输出文件名chunk_size = 1024 * 1024 * 100

100MB 内存限制sorted_chunks = sort_chunks(input_file, chunk_size)merge_chunks(sorted_chunks, output_file) ```

代码说明* **sort_chunks 函数:** - 将输入文件分割成多个小于 `chunk_size` 的小文件。- 使用 `sorted` 函数对每个小块进行排序。- 将排序后的数据写入临时文件。 * **merge_chunks 函数:**- 使用 `heapq` 模块实现多路归并。- 迭代读取每个小文件的第一个元素，构建最小堆。- 从堆中弹出最小元素写入输出文件。- 读取弹出元素所在文件的下一个元素，并加入堆中。- 重复上述步骤，直到所有文件读取完毕。

总结外部排序是处理大数据集排序问题的有效方法。通过将大文件分割成小文件并进行多路归并，可以有效降低内存占用，并实现高效的数据排序。