读取一个归并段若归并段里的数据文件不同那么读写时间相同吗

读取一个归并段的时间与归并段中的数据文件是否相同是有关系的。如果归并段中的数据文件大小相同，那么它们的读取时间也相同。但是，如果归并段中的数据文件大小不同，那么读取时间就会不同。这是因为，在读取归并段时，需要对其中的每个数据文件进行读取，数据文件越大，读取时间就越长。此外，如果归并段中的数据文件数量较多，也会增加读取时间。因此，在外部排序中，为了提高效率，通常会对数据进行预处理，将其分成大小相当的归并段，以避免归并段中数据文件大小不同的情况，从而减少读取时间。

相关问题

对外存数据文件的二路归并排序 C语言代码

以下是一个简单的对外存数据文件进行二路归并排序的 C 语言代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

#define BLOCK_SIZE 1000

void merge(FILE *f1, FILE *f2, FILE *out) {
    int x, y;
    fread(&x, sizeof(int), 1, f1);
    fread(&y, sizeof(int), 1, f2);
    while (!feof(f1) && !feof(f2)) {
        if (x < y) {
            fwrite(&x, sizeof(int), 1, out);
            fread(&x, sizeof(int), 1, f1);
        } else {
            fwrite(&y, sizeof(int), 1, out);
            fread(&y, sizeof(int), 1, f2);
        }
    }
    while (!feof(f1)) {
        fwrite(&x, sizeof(int), 1, out);
        fread(&x, sizeof(int), 1, f1);
    }
    while (!feof(f2)) {
        fwrite(&y, sizeof(int), 1, out);
        fread(&y, sizeof(int), 1, f2);
    }
}

void merge_sort(char *filename) {
    FILE *f = fopen(filename, "rb+");
    if (!f) {
        perror("Cannot open input file");
        exit(1);
    }

    fseek(f, 0, SEEK_END);
    long size = ftell(f);
    fseek(f, 0, SEEK_SET);

    long block_size = BLOCK_SIZE * sizeof(int);
    int *data = malloc(block_size);
    if (!data) {
        perror("Cannot allocate memory");
        fclose(f);
        exit(1);
    }

    for (long i = 0; i < size; i += 2 * block_size) {
        fseek(f, i, SEEK_SET);
        long left = fread(data, sizeof(int), BLOCK_SIZE, f);
        long right = fread(data + left, sizeof(int), BLOCK_SIZE, f);
        long total = left + right;

        // 内部排序
        for (int j = 0; j < total - 1; j++) {
            for (int k = j + 1; k < total; k++) {
                if (data[j] > data[k]) {
                    int temp = data[j];
                    data[j] = data[k];
                    data[k] = temp;
                }
            }
        }

        fseek(f, i, SEEK_SET);
        fwrite(data, sizeof(int), total, f);
    }

    free(data);

    while (block_size < size) {
        FILE *f1 = fopen(filename, "rb+");
        FILE *f2 = fopen(filename, "rb+");
        FILE *out = fopen("temp", "wb+");
        if (!f1 || !f2 || !out) {
            perror("Cannot open input/output file");
            fclose(f);
            exit(1);
        }

        fseek(f1, 0, SEEK_SET);
        fseek(f2, block_size, SEEK_SET);

        for (long i = 0; i + 2 * block_size < size; i += 2 * block_size) {
            fread(data, sizeof(int), BLOCK_SIZE, f1);
            for (int j = 0; j < BLOCK_SIZE && !feof(f1); j++) {
                fwrite(data + j, sizeof(int), 1, out);
            }

            fread(data, sizeof(int), BLOCK_SIZE, f2);
            for (int j = 0; j < BLOCK_SIZE && !feof(f2); j++) {
                fwrite(data + j, sizeof(int), 1, out);
            }
        }

        // 处理剩余部分
        while (!feof(f1) && !feof(f2)) {
            merge(f1, f2, out);
        }

        while (!feof(f1)) {
            int x;
            fread(&x, sizeof(int), 1, f1);
            fwrite(&x, sizeof(int), 1, out);
        }

        while (!feof(f2)) {
            int x;
            fread(&x, sizeof(int), 1, f2);
            fwrite(&x, sizeof(int), 1, out);
        }

        fclose(f1);
        fclose(f2);
        fclose(out);

        // 将结果复制回原文件
        out = fopen("temp", "rb");
        if (!out) {
            perror("Cannot open output file");
            fclose(f);
            exit(1);
        }

        fread(data, sizeof(int), BLOCK_SIZE, out);
        long i = 0;
        while (!feof(out)) {
            fseek(f, i, SEEK_SET);
            fwrite(data, sizeof(int), BLOCK_SIZE, f);
            i += BLOCK_SIZE * sizeof(int);
            fread(data, sizeof(int), BLOCK_SIZE, out);
        }

        fclose(out);
        block_size *= 2;
    }

    fclose(f);
    remove("temp");
}

int main() {
    char filename[] = "data.bin";
    merge_sort(filename);
    return 0;
}

该代码首先读取整个文件的大小，然后按照 BLOCK_SIZE 将文件划分为多个块，并对每个块进行内部排序。然后，它使用二路归并将这些块逐渐合并为更大的块，直到整个文件排序完毕。在排序过程中，程序使用了一个临时文件来存储每个块的合并结果。请注意，由于在排序过程中需要频繁地读写文件，因此程序可能会比较慢。如果需要更快的排序算法，可以考虑使用其他排序算法，例如快速排序、堆排序等。

使用c++读取大小为40G的txt文件，并将其中的数据进行升序排序，并输出到指定txt文件之中

### 回答1：
读取和排序40G的数据需要考虑内存使用和效率问题，可以采用外部排序（External Sorting）的方法。具体步骤如下：

1. 将40G的txt文件分成若干个小文件，每个小文件可以完全载入内存进行排序。
2. 对每个小文件进行排序，常见的排序算法有快速排序（QuickSort）、归并排序（MergeSort）等。这里推荐使用归并排序，因为归并排序在外部排序中表现更好。
3. 对每个小文件排序后，将它们合并成一个大文件。可以使用归并排序的思想，将每个小文件的第一个元素进行比较，取最小值放入输出文件中，然后再从该元素所在的小文件中取下一个元素进行比较，直到所有小文件的元素都被处理完。
4. 重复步骤3，直到所有小文件都被处理完，最终得到的输出文件即为升序排序后的结果。

代码示例：

#include <iostream>
#include <fstream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <queue>

using namespace std;

const int MAX_BLOCK_SIZE = 1024 * 1024 * 1024; // 每个小文件的最大大小，这里设置为1GB
const int MAX_LINE_SIZE = 1024; // 每行数据的最大长度

struct Block {
    char* data;
    int size;
    int offset; // 在原文件中的偏移量

    Block(char* data, int size, int offset) : data(data), size(size), offset(offset) {}

    ~Block() {
        delete[] data;
    }
};

struct CompareBlock {
    bool operator()(const Block& a, const Block& b) const {
        // 比较每个块的第一行数据，用于归并排序
        return atoi(a.data) > atoi(b.data);
    }
};

void sortAndWriteToFile(Block& block, const string& filename) {
    vector<string> lines;
    char* p = strtok(block.data, "\n");
    while (p != nullptr) {
        lines.push_back(p);
        p = strtok(nullptr, "\n");
    }
    sort(lines.begin(), lines.end());

    ofstream fout(filename, ios::app);
    for (const auto& line : lines) {
        fout << line << endl;
    }
}

void mergeAndWriteToFile(vector<string>& lines, const string& filename) {
    sort(lines.begin(), lines.end());
    ofstream fout(filename, ios::app);
    for (const auto& line : lines) {
        fout << line << endl;
    }
}

void externalSort(const string& inputFilename, const string& outputFilename) {
    ifstream fin(inputFilename);
    if (!fin.is_open()) {
        cerr << "Failed to open file: " << inputFilename << endl;
        return;
    }

    // 第一遍扫描，将文件分成若干个小文件
    vector<string> filenames;
    char* blockData = new char[MAX_BLOCK_SIZE];
    int blockOffset = 0;
    int blockSize = 0;
    while (fin.getline(blockData + blockSize, MAX_LINE_SIZE)) {
        int lineSize = strlen(blockData + blockSize);
        blockSize += lineSize + 1;
        if (blockSize > MAX_BLOCK_SIZE) {
            // 当前块已满，将其写入文件
            string filename = "block_" + to_string(filenames.size()) + ".txt";
            ofstream fout(filename);
            fout.write(blockData, blockSize);
            fout.close();
            filenames.push_back(filename);
            blockOffset += blockSize;
            blockSize = 0;
        }
    }
    if (blockSize > 0) {
        // 将最后一块写入文件
        string filename = "block_" + to_string(filenames.size()) + ".txt";
        ofstream fout(filename);
        fout.write(blockData, blockSize);
        fout.close();
        filenames.push_back(filename);
    }
    delete[] blockData;

    // 第二遍扫描，对每个小文件进行排序，并将排序结果写入输出文件
    priority_queue<Block, vector<Block>, CompareBlock> pq;
    for (const auto& filename : filenames) {
        ifstream fin(filename);
        if (!fin.is_open()) {
            cerr << "Failed to open file: " << filename << endl;
            continue;
        }
        fin.seekg(0, ios::end);
        int fileSize = fin.tellg();
        fin.seekg(0, ios::beg);
        char* data = new char[fileSize];
        fin.read(data, fileSize);
        fin.close();
        pq.emplace(data, fileSize, blockOffset);
        blockOffset += fileSize;
    }
    while (!pq.empty()) {
        Block block = pq.top();
        pq.pop();
        sortAndWriteToFile(block, outputFilename);
        if (block.size > MAX_BLOCK_SIZE) {
            // 如果当前块太大，则拆分成若干个小块，并重新加入优先队列
            int numBlocks = block.size / MAX_BLOCK_SIZE;
            int lastBlockSize = block.size % MAX_BLOCK_SIZE;
            int blockStart = 0;
            for (int i = 0; i < numBlocks; i++) {
                char* data = new char[MAX_BLOCK_SIZE];
                memcpy(data, block.data + blockStart, MAX_BLOCK_SIZE);
                pq.emplace(data, MAX_BLOCK_SIZE, block.offset + blockStart);
                blockStart += MAX_BLOCK_SIZE;
            }
            if (lastBlockSize > 0) {
                char* data = new char[lastBlockSize];
                memcpy(data, block.data + blockStart, lastBlockSize);
                pq.emplace(data, lastBlockSize, block.offset + blockStart);
            }
        } else {
            delete block.data;
        }
    }

    // 第三遍扫描，将每个小文件中的数据合并成一个大文件
    vector<string> blockLines(filenames.size());
    vector<ifstream> finList(filenames.size());
    for (int i = 0; i < filenames.size(); i++) {
        finList[i].open(filenames[i]);
        if (!finList[i].is_open()) {
            cerr << "Failed to open file: " << filenames[i] << endl;
            continue;
        }
        getline(finList[i], blockLines[i]);
    }
    while (true) {
        // 取每个块中的最小值
        int minIndex = -1;
        for (int i = 0; i < blockLines.size(); i++) {
            if (finList[i].eof()) {
                continue;
            }
            if (minIndex == -1 || blockLines[i] < blockLines[minIndex]) {
                minIndex = i;
            }
        }
        if (minIndex == -1) {
            break;
        }

        mergeAndWriteToFile(blockLines, outputFilename);
        getline(finList[minIndex], blockLines[minIndex]);
    }
}

int main() {
    externalSort("input.txt", "output.txt");
    return 0;
}

上述代码中，我们首先将大文件分成若干个小文件，每个小文件的大小不超过1GB，然后对每个小文件进行排序，并将排序结果写入输出文件。接着，我们将每个小文件的第一行数据加入一个优先队列中，并按照归并排序的思想将它们逐个取出，取出的同时从相应的小文件中取下一个元素进行比较，直到所有小文件的元素都被处理完。最终得到的输出文件即为升序排序后的结果。

### 回答2：
要使用C语言读取大小为40G的txt文件并进行排序，需要采取一些策略来处理文件的大小和排序的效率。以下是一种可能的实现：

1. 首先，确定是否有足够的内存来处理40G的文件。如果内存不足，可以考虑使用外部排序算法，将文件划分为更小的部分进行排序并最后合并。

2. 创建一个用于存储文件数据的缓冲区。由于文件较大，可以选择多次读取文件的一部分数据到缓冲区中进行排序。

3. 使用文件指针打开输入txt文件和输出txt文件。可以使用fopen()函数打开文件，并用fscanf()函数逐行读取数据。

4. 将读取到的数据存储在数组中。

5. 对数组进行排序。可以使用标准库中的qsort()函数进行快速排序，或自己实现其他排序算法。

6. 将排序后的数据写入输出txt文件。使用fprintf()函数将数组中的排序后的数据逐行写入到输出文件中。

7. 重复步骤4-6，直到读取完整个输入文件。

8. 关闭输入和输出文件, 使用fclose()函数关闭文件。

需要注意的是，在处理大文件时，可能需要使用一些优化技巧，例如使用多线程或使用磁盘缓存来提高读写效率。同时，在进行文件处理时，也要注意错误处理和内存泄漏的情况。

以上就是一个简单的实现思路，根据实际情况和需求可能需要进行更详细和复杂的处理。

### 回答3：
要使用C语言读取大小为40G的txt文件并进行排序是一项庞大的任务。由于文本文件大小超过了内存的限制，我们不能一次性将整个文件读入内存并进行排序。

为了处理这个问题，我们可以采用外部排序算法，其中涉及将大文件划分为小块，并分别对这些小块进行排序。然后，我们可以使用归并排序算法将所有小块合并到一个有序文件中。

首先，我们需要将大文件划分为多个小文件，而不是一次性读取整个文件。我们可以使用缓冲区，每次只读取一部分数据，然后将其写入新的临时文件。在读取和写入期间，我们可以使用快速排序或堆排序等算法对数据进行排序。

在排序完成后，我们可以使用归并排序算法合并所有的临时文件。归并排序算法更适合处理大量数据，它将多个有序文件合并为一个大文件。

最后，我们将排序后的数据写入指定的txt文件中。

这个任务需要计算机性能较强的设备、大量的时间和存储空间。我建议在处理大文件时使用适当的硬件和利用并行计算的优势，以加快处理速度。

总的来说，使用C语言读取并排序大型txt文件是一项挑战性的任务，需要使用外部排序和归并排序算法，以及较强的硬件和适当的计算资源。