MapReduce可用于对数据进行排序，一种想法是利用MapReduce的自动排序功能，即默认情况下，Reduce任务的输出结果是有序的，如果只使用个Reduce来对数据进行处理、输出，则结果就是有序的了。但这样的排序过程无法充分利用MapReduce的分布式优点。试设计一个基于MapReduce的排序算法，假设数据均位于[1，100]，Reduce 数量为4，正序输出结果或逆序输出结果均可。试简要描述该算法

该排序算法基于MapReduce框架，假设数据均位于[1，100]，Reduce数量为4。算法步骤如下：

1. Map阶段：将数据集合划分为4个部分，每个Map任务处理一部分数据。将数据映射为键值对，其中键为数据值，值为一个常量值。

2. Shuffle阶段：将Map任务的输出结果按照键进行排序，并将其分发给Reduce任务进行处理。这里可以使用框架的自动排序功能。

3. Reduce阶段：对于每个Reduce任务，对其所接收到的数据进行归并排序，并将结果输出。

4. 最终结果：由于Reduce任务的输出结果是有序的，因此将4个Reduce任务的输出结果按顺序合并即可得到最终的排序结果，正序或倒序均可。

该算法的优点在于充分利用了MapReduce的分布式优势，同时避免了使用单个Reduce任务进行排序时的性能瓶颈。同时，该算法可以灵活地调整Reduce任务的数量以适应不同的数据规模和计算资源。