外部排序与置换选择排序：归并策略优化

"本文主要介绍了置换-选择排序和外部排序的相关知识，重点在于理解外部排序中的归并排序法和多路平衡归并策略，以及如何提高外部排序的效率。" 置换-选择排序是一种用于外部排序的算法，目的是为了突破内存工作区容量的限制。在描述中提到，该算法涉及内存和外存的交互，原始文件首先存储在外存，然后通过内存工作区进行处理。内存工作区可以容纳w个记录，而原始文件被划分为长度为L的子文件（段），这些子文件经过内排序后再送回外存。置换-选择排序的目标是通过多次内外存的数据交换，逐步将大量数据进行排序。 外部排序主要应用于处理存储在外存储器上的大规模数据记录文件，由于外存的存取特性限制，不能像内存排序那样随意访问。外部排序的关键在于如何有效地进行内外存数据的交换。常见的外部排序方法是归并排序，它包括两个主要步骤：一是生成初始归并段，即将大文件按照内存缓冲区大小分割，用内排序方法排序后形成多个小的有序段；二是多路合并，通过多次合并这些有序段，最终在外存上生成整个有序文件。 归并排序的过程包括将文件分成多个初始归并段，这些段通过内排序算法如快速排序、冒泡排序等进行排序，然后采用两路或多路归并策略将这些有序段合并。例如，在一个包含10000个记录的文件中，如果每个物理块可以容纳200个记录，内存可以容纳5个物理块，那么需要进行10次内排序生成10个初始归并段，再通过两路归并将其合并成一个有序文件。这个过程中，归并次数直接影响到I/O操作的次数，因此减少归并趟数是提高效率的重要途径。 多路平衡归并是一种优化策略，它通过构建“败者树”来减少比较次数，从而降低I/O操作的负担。在K路归并中，每次需要从K个记录中选取最小的关键字，简单比较会带来较高的比较次数。通过败者树，可以将比较次数降低到log2k，这显著减少了归并过程中的计算量，提升了整体排序效率。 置换-选择排序和外部排序是处理大数据量文件的必备工具，它们结合了内存和外存的优势，通过高效的归并策略和减少I/O操作次数来实现大规模数据的排序。而多路平衡归并的引入，进一步优化了这一过程，使得外部排序在面对海量数据时也能保持较高的性能。