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

时间: 2023-09-07 20:04:48 浏览: 49
### 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: ```c++ #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。

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