外部排序算法有哪些（外部排序算法有哪些特点）

## 外部排序算法有哪些### 简介当需要排序的数据量太大而无法全部加载到内存中时，就需要用到外部排序算法。外部排序算法通过将数据分块读入内存排序，再将排序后的块进行合并，最终得到完整的排序结果。### 常用外部排序算法#### 1. 基于排序的外部排序

合并排序（Merge Sort）:

原理:

1. 将外部数据分割成多个大小合适的块，分别读入内存进行排序（可以使用快速排序、归并排序等内部排序算法）。2. 将排序后的块写入外部存储。3. 不断合并已排序的块，直到得到最终排序结果。

优点:

效率高，时间复杂度为 O(nlogn)。

实现简单。

缺点:

需要大量的磁盘 I/O 操作。

需要额外的磁盘空间存储中间结果。

多路归并排序（K-way Merge Sort）:

原理:

对标准的二路归并排序进行优化，使用 k 个指针分别指向 k 个已排序的块，每次选择 k 个指针指向的元素中最小的元素放入结果集中。

优点:

减少了归并的趟数，从而减少了磁盘 I/O 次数。

缺点:

实现较为复杂。

需要更多的内存空间存储 k 个指针和缓冲区。#### 2. 基于分布式的外部排序

并行排序:

原理:

将数据划分到多个处理器上，每个处理器并行地对一部分数据进行排序。

最后将各个处理器排序的结果进行合并。

优点:

可以利用多核 CPU 或多台机器的计算资源，加快排序速度。

缺点:

需要处理数据分布、通信等问题。

实现较为复杂。

MapReduce:

原理:

利用 MapReduce 框架对数据进行分布式排序。

在 Map 阶段，将数据划分成多个键值对，并对每个键对应的值进行排序。

在 Reduce 阶段，将相同键的值合并到一起，并进行最终的排序。

优点:

可以处理超大规模的数据集。

容错性好。

缺点:

需要搭建和配置分布式计算环境。### 总结外部排序算法的选择需要根据实际情况，考虑数据量、硬件资源、时间效率等因素。一般来说，对于数据量适中的情况，可以使用基于排序的外部排序算法，如多路归并排序；对于超大规模的数据集，则需要使用基于分布式的外部排序算法，如 MapReduce。### 参考资料

[https://en.wikipedia.org/wiki/External_sorting](https://en.wikipedia.org/wiki/External_sorting)

[https://www.geeksforgeeks.org/external-sorting/](https://www.geeksforgeeks.org/external-sorting/)

外部排序算法有哪些

简介当需要排序的数据量太大而无法全部加载到内存中时，就需要用到外部排序算法。外部排序算法通过将数据分块读入内存排序，再将排序后的块进行合并，最终得到完整的排序结果。

常用外部排序算法

1. 基于排序的外部排序* **合并排序（Merge Sort）:*** **原理:** 1. 将外部数据分割成多个大小合适的块，分别读入内存进行排序（可以使用快速排序、归并排序等内部排序算法）。2. 将排序后的块写入外部存储。3. 不断合并已排序的块，直到得到最终排序结果。* **优点:** * 效率高，时间复杂度为 O(nlogn)。* 实现简单。* **缺点:** * 需要大量的磁盘 I/O 操作。* 需要额外的磁盘空间存储中间结果。* **多路归并排序（K-way Merge Sort）:*** **原理:** * 对标准的二路归并排序进行优化，使用 k 个指针分别指向 k 个已排序的块，每次选择 k 个指针指向的元素中最小的元素放入结果集中。* **优点:** * 减少了归并的趟数，从而减少了磁盘 I/O 次数。* **缺点:** * 实现较为复杂。* 需要更多的内存空间存储 k 个指针和缓冲区。

2. 基于分布式的外部排序* **并行排序:*** **原理:*** 将数据划分到多个处理器上，每个处理器并行地对一部分数据进行排序。* 最后将各个处理器排序的结果进行合并。* **优点:*** 可以利用多核 CPU 或多台机器的计算资源，加快排序速度。* **缺点:*** 需要处理数据分布、通信等问题。* 实现较为复杂。* **MapReduce:*** **原理:*** 利用 MapReduce 框架对数据进行分布式排序。* 在 Map 阶段，将数据划分成多个键值对，并对每个键对应的值进行排序。* 在 Reduce 阶段，将相同键的值合并到一起，并进行最终的排序。* **优点:*** 可以处理超大规模的数据集。* 容错性好。* **缺点:*** 需要搭建和配置分布式计算环境。

总结外部排序算法的选择需要根据实际情况，考虑数据量、硬件资源、时间效率等因素。一般来说，对于数据量适中的情况，可以使用基于排序的外部排序算法，如多路归并排序；对于超大规模的数据集，则需要使用基于分布式的外部排序算法，如 MapReduce。

参考资料* [https://en.wikipedia.org/wiki/External_sorting](https://en.wikipedia.org/wiki/External_sorting) * [https://www.geeksforgeeks.org/external-sorting/](https://www.geeksforgeeks.org/external-sorting/)