外部排序算法：突破内存限制，处理海量数据排序

# 1. 外部排序算法概述

外部排序算法是一种针对海量数据集进行排序的算法，当数据集大小超过计算机内存容量时，无法一次性加载到内存中进行排序。外部排序算法将数据分块存储在外部存储设备（如硬盘）上，并通过分治、归并等策略，逐步对数据进行排序。

与内部排序算法相比，外部排序算法具有以下特点：

- **数据分块：**将数据划分为较小的块，以便在内存中处理。
- **多趟排序：**对数据进行多次排序，逐步缩小排序范围。
- **外部存储：**利用外部存储设备存储临时数据，以弥补内存不足。

# 2. 外部排序算法理论基础

### 2.1 排序算法的分类和复杂度分析

排序算法是计算机科学中最重要的算法之一，用于将一组元素按照特定顺序排列。根据算法的实现方式，排序算法可以分为内部排序和外部排序。

**内部排序**算法将所有数据加载到内存中进行排序，适用于数据量较小的情况。常见的内部排序算法包括：

- **冒泡排序**：逐一对相邻元素进行比较和交换，时间复杂度为 O(n^2)。
- **快速排序**：采用分治思想，将数组划分为两部分，分别排序后合并，时间复杂度为 O(n log n)。
- **归并排序**：将数组分治成较小的子数组，分别排序后合并，时间复杂度为 O(n log n)。

**外部排序**算法适用于数据量太大，无法一次性加载到内存中的情况。外部排序算法将数据分块存储在外部存储设备（如磁盘）上，分而治之进行排序。常见的外部排序算法包括：

- **归并排序**：将数据分块，逐个合并排序。
- **堆排序**：将数据分块，构建堆，逐个取出堆顶元素排序。
- **桶排序**：将数据划分到不同的桶中，分别排序后合并。

### 2.2 外部排序算法的原理和特点

外部排序算法的原理是将数据分块存储在外部存储设备上，分而治之进行排序。具体过程如下：

1. **数据分块**：将数据划分为大小合适的块，存储在外部存储设备上。
2. **内部排序**：对每个数据块进行内部排序，得到有序的子块。
3. **合并排序**：将有序的子块逐个合并，得到最终的排序结果。

外部排序算法的特点：

- **数据量不受限**：外部排序算法不受内存大小的限制，可以处理海量数据。
- **时间复杂度较高**：外部排序算法需要多次访问外部存储设备，时间复杂度通常高于内部排序算法。
- **空间复杂度较低**：外部排序算法只需要存储数据块，空间复杂度通常较低。
- **稳定性**：外部排序算法是稳定的，即具有相同关键字的元素在排序后保持相对顺序。

# 3.1 归并排序算法的外部实现

#### 3.1.1 分治思想和算法流程

归并排序算法采用分治思想，将待排序的大文件划分为多个较小的文件，然后