揭秘归并排序与外排序的运作原理

序言

排序算法是计算机科学领域不可或缺的工具，它们赋予了我们组织和检索数据的强大能力。归并排序和外排序两种算法在处理大规模数据集时表现出色，在本文中，我们将深入探究它们的运作原理和独特优势。

归并排序

归并排序是一种分治算法，它通过分而治之的方式，将一个待排序序列拆分为更小的子序列，并递归地对这些子序列进行排序。一旦子序列排序完毕，算法会将它们合并起来，形成最终的有序序列。

步骤如下：

1. 拆分： 将待排序序列拆分为大小相等的两个子序列。
2. 递归： 对每个子序列重复步骤 1，直到每个子序列都包含单个元素。
3. 合并： 从两个已排序子序列中逐个比较元素，并将较小的元素放入新的有序序列中。
4. 重复： 重复步骤 3，直至所有元素都合并到新的有序序列中。

外排序

外排序算法专为处理超出内存限制的大规模数据集而设计。它采用分而治之的方法，但与归并排序不同，它利用外存（例如硬盘驱动器）来存储排序过程中产生的临时数据。

步骤如下：

1. 拆分： 将待排序数据集拆分为大小可控的块。
2. 读入： 将一个块读入内存并对其进行内部排序。
3. 合并： 重复步骤 2，并逐步将已排序块合并到更大的块中，直到整个数据集排序完毕。
4. 写出： 将排序后的数据集写入外存。

示例代码（Python）

归并排序：

def merge_sort(array):
  """归并排序算法"""
  if len(array) <= 1:
    return array

  mid = len(array) // 2
  left_half = merge_sort(array[:mid])
  right_half = merge_sort(array[mid:])

  return merge(left_half, right_half)

def merge(left, right):
  """合并两个已排序序列"""
  merged = []
  left_index = 0
  right_index = 0

  while left_index < len(left) and right_index < len(right):
    if left[left_index] <= right[right_index]:
      merged.append(left[left_index])
      left_index += 1
    else:
      merged.append(right[right_index])
      right_index += 1

  merged.extend(left[left_index:])
  merged.extend(right[right_index:])

  return merged

外排序：

import tempfile

def external_sort(input_file, output_file, chunk_size):
  """外排序算法"""
  with tempfile.NamedTemporaryFile() as temp_file:
    # 读入和排序输入文件
    while True:
      chunk = input_file.read(chunk_size)
      if not chunk:
        break

      sorted_chunk = sorted(chunk.split())
      temp_file.write(' '.join(sorted_chunk).encode())

    # 合并已排序的临时文件
    with open(output_file, 'wb') as output:
      temp_file.seek(0)
      for line in temp_file:
        output.write(line)

结论

归并排序和外排序算法是处理大型和复杂数据集的强大工具。归并排序凭借其效率和稳定性在内存中出色地工作，而外排序则通过利用外存有效地处理超出内存限制的数据集。通过理解这些算法的原理和应用，我们可以有效地处理和组织海量数据，从而获得宝贵的见解和洞察。