让我们调用可用的RAM数量。
我们有一个10个演出的未分类文件，其中包含一列键（允许重复）。
您将文件拆分为k个文件，每个文件的大小为R. 您对每个文件进行排序并将文件写入磁盘。
您从每个文件中读取（10 / R）演出到输入缓冲区。执行k-way合并，从第一个文件读取第一个键，并与输入缓冲区中的每个其他键进行比较，以找到最小值。您将此添加到输出缓冲区，该缓冲区还应保存（10 / R）数据。
输出缓冲区已满后，将其写入磁盘并将其写入最终的已排序文件。
重复此过程，直到完全读取所有k个文件。如果输入缓冲区为空，请使用其相应文件的下一个（10 / R）gigs填充它，直到文件完全被读取为止。我们可以并行执行此缓冲区重新填充。
此算法的官方名称是什么？它是K-Way Merge排序吗？
我们分成K个文件的第一部分是O（（n / k）log（n / k）） 我们合并的第二部分是O（nk）？
如果我错了，我可以解释一下吗？如果这是外部合并排序，我们如何进一步优化呢？
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我说它是a merge algorithm，确切的文件IO是一个实现细节。
答案 1 :(得分：0)
这是一本教科书external merge sort时间复杂度O（n log n）
这是维基百科上的条目（上面链接）：
外部排序的一个例子是外部合并排序算法， 对每个适合RAM的块进行排序，然后合并排序的块 一起。例如，用于排序900兆字节的数据 只有100兆字节的RAM：
1）在主存储器中读取100 MB的数据 通过一些传统方法排序，如quicksort。
2）写出已排序的 数据到磁盘。
3）重复步骤1和2，直到所有数据都已排序 100 MB块（有900MB / 100MB = 9块），现在需要 合并为一个输出文件。
4）读取前10 MB（= 100MB / （9个块+ 1））每个已排序的块进入主存储器中的输入缓冲区 并为输出缓冲区分配剩余的10 MB。 （在实践中， 它可以提供更好的性能，使输出缓冲区更大 输入缓冲区略小。）5）执行9路合并 将结果存储在输出缓冲区中。每当输出缓冲区 填充，将其写入最终排序文件并清空它。每当任何一个 9输入缓冲区清空，用下一个10 MB填充它 关联的100 MB排序块，直到块中没有更多数据 可用。这是使外部合并排序工作的关键步骤 外部 - 因为合并算法只进行一次传递 顺序通过每个块，每个块不必 完全装满;相反，块的连续部分可以 根据需要加载。
从历史上看，有时候是一种，而不是一种 替换选择算法用于执行初始 分配，平均产生一半的输出块 两倍的长度。