目录

外部排序算法有哪些

外部排序算法有:1. 路归并;2. 败者树;3. 多路平衡归并算法。其中,路归并假设各片段均已采用内排序算法进行排序,外排序归并最简单使用的是2路归并,每次读入2路有序片段的前m个元素进行归并。

一、外部排序算法

1. 路归并

假设各片段均已采用内排序算法进行排序,外排序归并最简单使用的是2路归并,每次读入2路有序片段的前m个元素进行归并。若输出缓冲区已满,则将已归并好的元素写入文件;若其中一路m个元素归并完成,读入该路剩下的前m个元素。重复交替执行,直到所有元素都归并完成为止,则当前文件的元素为有序的。

由于2路归并需要所有元素反复进行比较,比较的次数过多,导致归并的效率很低,因此有人提出了改进算法,采用多路归并来提高效率,即k路归并。

k路归并一般采用堆进行排序,利用完全二叉树的性质,可以很快更新,保持堆的性质。然而堆操作次数还是不够精简,因此有人进一步提出了胜者树和败者树的数据结构来进行多路归并。

胜者树与败者树的叶子节点记录的都是数据,胜者树中间节点记录的是胜者对应的标号,而败者树中间节点记录的是败者对应的标号。同时败者树需要一个额外节点来记录最终胜者。由于败者树的更新只需将子节点与父节点比较,而胜者树的更新需要与父节点和子节点比较,因此在实际应用中采用败者树更好。

2. 败者树

败者树,顾名思义,即记录胜败者的树形结构。实际上,这种数据结构的最初灵感来源就是来自于比赛中记录胜败得分的。只不过在败者树中,父节点记录的是败者节点,而胜者节点继续上浮比较。

3. 多路平衡归并算法

初始化操作

b[0..k],其中0~k-1为k个叶节点,存放k路归并片段的首地址,k为虚拟记录,该关键字取可能的最小值minkey

ls[0..k-1],其中1~k-1存放不含叶节点的败者树的败者编号,0存放最后胜出的编号。

处理步骤

建败者树ls[0..k-1]

重复下列操作直至k路归并完毕

将b[ls[0]]写至输出归并段

补充记录(某归并段变空时,补∞),调整败者树。

延伸阅读:

二、外部排序算法阶段

外部排序算法由两个阶段构成,预处理和合并排序。预处理产生有序的顺串: 按照内存大小,将外存上含有 n 个纪录的大文件分成若干长度为 t 的子文件(t 应小于内存的可使用容量),然后将各个子文件依次读入内存,使用适当的内部排序算法对子文件的 t 个纪录进行排序(排好序的子文件统称为“归并段”或者“顺段”),将排好序的归并段重新写入外存,为下一个子文件排序腾出内存空间;这样在外存上就得到了m个顺串(m= [n/t])。. 合并序列: 对得到的顺段进行合并,直至得到整个有序的文件为止。

以上就是关于外部排序算法的内容希望对大家有帮助。

一站式研发项目管理平台 PingCode

一站式研发项目管理平台 PingCode

支持敏捷\瀑布、知识库、迭代计划&跟踪、需求、缺陷、测试管理,同时满足非研发团队的流程规划、项目管理和在线办公需要。