在官方Python文档here上，提到：
在大磁盘类型中，堆也非常有用。你们所有人 知道大分类意味着产生“游程”（已预先分类） 序列，其大小通常与CPU内存量有关）， 然后是这些运行的合并通行证，通常合并 组织得非常巧妙。
最初的 排序会产生最长的运行时间。比赛是个好方法 实现这一目标。如果使用所有可用的内存来保存 比赛中，您替换并渗入恰好适合 当前运行，您将生成两倍于 内存用于随机输入，更好地用于模糊排序的输入。此外，如果您在磁盘上输出第0个项目并获得输入 可能不适合当前比赛（因为“胜出” 最后的输出值），它不能容纳在堆中，因此 堆减少。释放的内存可以被巧妙地重用 立即逐步建立第二个堆，该堆在 第一堆融化的速率完全相同。
当第一堆 完全消失，您切换堆并开始新的运行。聪明和 很有效！
我知道一种叫做External sorting的算法，在该算法中，我们：
我完全理解Wikipedia上所述的外部排序，但是当他们说：
如果使用所有可用于举办比赛的内存替换 并渗透恰好适合当前运行的物料，您将产生 运行是随机输入的内存大小的两倍，并且 更好地用于模糊排序的输入。
和：
此外，如果您在磁盘上输出第0个项目并获得输入 可能不适合当前比赛（因为“胜出” 最后的输出值），它不能容纳在堆中，因此 堆减少。
这是什么 堆熔化 ？
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堆熔化不是问题。这只是作者用来使堆变小以拉出最小项目的词。
他正在谈论的想法是对外部排序中“将输入分为多个块并对每个块进行排序”部分的巧妙替代。它会产生更大的排序块。
想法是，您首先将可以读取的最大块读入内存，然后将其排列到堆中，然后在读取新元素时开始从堆中写出最小的元素。
当您读入一个小于已写出的元素的元素时，它就不能进入当前块（这会破坏排序），因此您要记住下一个块。不小于您写入的最后一个元素的元素可以插入堆中。他们会将其放入当前块中，使当前块变大。
最终，您的堆将为空。到那时，您已经完成了当前块的工作-堆放您记住的所有元素，然后开始写出下一个块。