详解外排序算法：内存限制下的磁盘排序策略

外部排序算法详解是一份深入浅出的讲解文档，专为想要理解如何处理大规模数据排序问题的读者设计。内排序算法，如插入排序、选择排序、快速排序、归并排序和基数排序，是计算机程序设计中的基础操作，适用于内存容量足以容纳所有数据的情况。然而，当待排序的数据量超出内存限制，例如处理包含4500个对象的大文件时，就需要采用外部排序。 外部排序的适用场景是在内存无法一次性处理大量数据时，数据需以文件形式存储在外存，如硬盘。在这个过程中，排序会分两个阶段进行。首先，将大文件分割成多个较小的内存能够处理的部分，通过内排序算法对这些部分进行初步排序，形成初始归并段或初始顺串。这些排序后的段会被写回外存，以便后续处理。 外存信息的存取涉及到磁盘的物理特性，如磁盘由多个盘片组成，每个盘片被划分为页块，这是磁盘存取的基本单位。操作系统在读写时，首先要找到目标柱面，移动磁头，然后等待数据到达读写磁头下方，最后完成读写操作。这个过程涉及三个时间因素：寻查时间（tseek）、等待时间（tlatency）和传输时间（trw），总时间计算为Tio = tseek + tlatency + n * trw。 在外部排序的第二个阶段，通过归并排序策略将这些初始归并段逐步合并，直至最终形成一个有序的大型文件。这通常涉及到多次的磁盘I/O操作，效率相对较低，但它是处理海量数据的有效手段。 外部排序算法的核心在于处理内存与外存之间的数据交换，通过巧妙地利用内存和外存资源，实现大规模数据的有序化。理解这个过程对于处理大数据分析、数据库管理以及数据挖掘等领域的任务至关重要。