怎么对于1亿个无序数字进行排序，如何用java代码具体实现

对于1亿个无序数字进行排序，可以使用外部排序（External Sorting）算法，即将数据分块读入内存，对每个小块进行排序，再将排好序的小块合并成一个有序的大块。这种算法可以处理大规模的数据，但需要额外的磁盘空间。

具体实现可以使用Java的IO流读取数据，使用排序算法（如快速排序）对每个小块进行排序，再使用归并算法将排序好的小块合并成一个有序的大块。代码示例：

import java.io.*;
import java.util.Arrays;

public class ExternalSort {
    private static final int CHUNK_SIZE = 1000000; // 每个小块的大小

    public static void sort(String inputFilePath, String outputFilePath) throws IOException {
        int chunkCount = splitIntoChunks(inputFilePath); // 将数据分块
        mergeChunks(outputFilePath, chunkCount); // 合并排序好的小块
    }

    // 将数据分块
    private static int splitIntoChunks(String inputFilePath) throws IOException {
        int chunkCount = 0;
        int[] chunk = new int[CHUNK_SIZE];
        try (BufferedReader reader = new BufferedReader(new FileReader(inputFilePath))) {
            String line;
            while ((line = reader.readLine()) != null) {
                int number = Integer.parseInt(line);
                if (chunkCount > 0 && chunkCount % CHUNK_SIZE == 0) {
                    Arrays.sort(chunk);
                    writeChunk(chunk, chunkCount / CHUNK_SIZE);
                    chunk = new int[CHUNK_SIZE];
                }
                chunk[chunkCount % CHUNK_SIZE] = number;
                chunkCount++;
            }
            if (chunkCount % CHUNK_SIZE != 0) {
                Arrays.sort(chunk, 0, chunkCount % CHUNK_SIZE);
                writeChunk(chunk, chunkCount / CHUNK_SIZE);
            } else {
                Arrays.sort(chunk);
                writeChunk(chunk, chunkCount / CHUNK_SIZE - 1);
            }
        }
        return chunkCount / CHUNK_SIZE + (chunkCount % CHUNK_SIZE == 0 ? 0 : 1);
    }

    // 将排序好的小块写入磁盘
    private static void writeChunk(int[] chunk, int index) throws IOException {
        String fileName = String.format("chunk_%d.tmp", index);
        try (DataOutputStream output = new DataOutputStream(new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(fileName)))) {
            for (int number : chunk) {
                output.writeInt(number);
            }
        }
    }

    // 合并排序好的小块
    private static void mergeChunks(String outputFilePath, int chunkCount) throws IOException {
        DataOutputStream output = new DataOutputStream(new BufferedOutputStream(new FileOutputStream(outputFilePath)));
        PriorityQueue<Integer> queue = new PriorityQueue<>();
        try (DataInputStream[] inputs = new DataInputStream[chunkCount]) {
            for (int i = 0; i < chunkCount; i++) {
                inputs[i] = new DataInputStream(new BufferedInputStream(new FileInputStream(String.format("chunk_%d.tmp", i)))));
                queue.add(inputs[i].readInt());
            }
            while (!queue.isEmpty()) {
                int number = queue.poll();
                output.writeInt(number);
                int index = findIndex(inputs, number);
                if (index != -1) {
                    if (inputs[index].available() > 0) {
                        queue.add(inputs[index].readInt());
                    } else {
                        inputs[index].close();
                        inputs[index] = null;
                    }
                }
            }
        }
        output.close();
    }

    // 在输入流数组中查找指定的数字所在的输入流的索引
    private static int findIndex(DataInputStream[] inputs, int number) throws IOException {
        for (int i = 0; i < inputs.length; i++) {
            if (inputs[i] != null && inputs[i].available() > 0 && inputs[i].readInt() == number) {
                return i;
            }
        }
        return -1;
    }
}

可以调用 `ExternalSort.sort("input.txt", "output.txt");` 来对输入文件 `input.txt` 中的数据进行排序，并将排序结果写入输出文件 `output.txt` 中。其中，输入文件中每行为一个数字。