海量資料排序演算法

題目：有100萬無序資料，要求從小到大排序。但是每次記憶體只能排序1萬條資料。

1.因為每次只能處理1萬條資料，所以要分組處理，我們將100萬資料分成100組

2.因為每組資料都是無序的，所以我們使用平均時間複雜度較好的演算法。

3.當我們分組排序完成後，我們要排序1萬條資料就會簡單很多了。我們一共要取1萬條資料，一共有100組，那麼每組取100條資料，一共1萬條資料進行堆排序。每次堆排序可以取到前100小的，一共要進行1萬次堆排序。

4.找出最小的100個數後，要分別從它們所屬的組中補充相應的數進來，然後再進行堆排序，再次取100個最小的數。

5.最後取完所有，完成100萬個數的排序。

因為我要取最小的，而且我排序的集合在發生改變

因為我們不知道各組之間資料的大小關係，只知道在當前組資料是有序的，而a組未取的資料依舊可能比b組最小的數大，所以每組取100個資料，我們乙個集合中堆排序後，能確定的100萬個資料的最小數只能確定1萬個，之後要補充數之後再次進行排序。

將取出來的數和它所屬的組標記封裝起來，再進行堆排序。

每組資料排序的時間複雜度是o(n/100*log n/100)，那麼100組排序的時間複雜度為o(n*log n/100)。

一次堆排序時間複雜度o(n/100*lg n/100)，一萬次堆排序的時間複雜度為o(100*n*lg n/100)。

整個的時間複雜度就是兩個相加。