外部排序：文件与数据结构与算法。

第七章：外部排序-20211 本章主要介绍了外部排序的相关知识和算法。外部排序是一种处理大规模数据的排序方法，由于数据量太大无法一次性加载到内存中进行排序，因此需要将数据分割成小块，每次加载部分数据到内存中进行排序，再将排好序的数据写回磁盘。通过多次这样的过程，最终得到整个数据集的有序排列。 在本章中，我们首先介绍了外部排序的基本概念和原理。外部排序的关键是将数据分割成适合内存容量的块，并通过多轮排序和归并操作实现整个数据集的排序。外部排序的核心思想是将问题划分为多个小问题，通过对小问题的解决逐步推进，最终达到整体排序的目标。 接着，我们介绍了外部排序的常用算法，包括多路归并排序、置换选择排序和败者树等。多路归并排序是一种经典的外部排序算法，通过将数据划分成多个有序的子序列，并通过归并操作将这些子序列合并成一个有序的序列。置换选择排序则是一种基于选择排序的改进算法，通过动态调整的方式选择合适的块来进行排序。败者树则是一种数据结构，用于高效地在多个有序序列中选择最小元素。 此外，我们还介绍了外部排序的性能评估和优化策略。在性能评估方面，我们主要关注了外部排序的时间复杂度和空间复杂度，以及对应的计算方法。在优化策略方面，我们介绍了一些常用的优化技巧，包括多路归并排序的K路合并、缓冲区管理和跳跃式遍历等。 最后，我们通过实例演示了外部排序的应用场景和实现过程。通过一个具体的案例，我们展示了如何使用外部排序算法来处理大规模数据的排序问题。同时，我们也介绍了一些常用的工具和库，如Python的sort函数和External Sorting库等，可以帮助我们更方便地实现外部排序。 综上所述，外部排序是一种处理大规模数据的重要方法，通过将数据划分成适合内存容量的块，并利用多轮排序和归并操作实现整个数据集的排序。在实际应用中，外部排序算法需要根据具体情况选择合适的优化策略，以提高排序的效率和性能。外部排序的学习和掌握，对于数据处理和算法设计都具有重要的意义。