檔案200g,內部儲存著單詞，單詞之間以逗號分隔，請生成乙個有序檔案，對所有單詞按照字典序排列。限制你使用的用於儲存檔案內容的記憶體大小為1g。
（面試時臨時想了出來，雖然不是最好的方法，但是只要work，面試就算通過!）
先遍歷檔案，將以a頭的單詞找出來，對這些單詞進行排序並儲存，然後找b開頭的單詞，依次類推，最後將各個小檔案組合。如果找的過程中發現以a開頭的單詞太多，則繼續分成以aa開頭，以ab開頭...。
另外，例如， 為了防止以a開頭的單詞過多，可以設定乙個閾值，例如10000個單詞或者1g，當遍歷過程中找到的以a開頭的單詞大於1000個 或者 以a開頭的單詞構成的檔案將會大於1g時，則放棄，轉而，先找以aa開頭的....
針對這種問題有一種經典的方案：外排序。
一般來說，外排序處理的資料不能一次裝入記憶體，只能放在讀寫較慢的外儲存器（通常是硬碟）上。
外排序通常採用的「排序-歸併」的策略。在排序階段，先讀入能放在記憶體中的一定大小的資料量，將其排序輸出到乙個臨時檔案，依此進行，最後得到多個有序的臨時檔案。之後在歸併階段將這些臨時檔案組合為乙個大的有序檔案。
例如，如果限制你所使用的記憶體的大小為1g, 對於20g的檔案進行排序， 則， 每次讀入1g內容，以某種常規方式在記憶體中完成排序(快速排序、堆排序、歸併排序等等)，然後，輸出為乙個內部資料有序的臨時檔案存到磁碟。最後對20個有序檔案進行歸併。
歸併時也必須考慮記憶體大小的限制：
讀入每個臨時檔案的前1/(20+1) g的內容到記憶體，之所以20+1, 是因為要預留緩衝區用於存放歸併的結果，相當於將可用記憶體空間分成了21份，其中20份用於儲存從每個臨時檔案中讀入的內容，剩餘的乙份用於儲存中間結果。 （實踐中，將輸入緩衝適當調小，而適當增大輸出緩衝區能獲得更好的效果）。
note: 根據歸併演算法，歸併排序時必須同時考慮所有的臨時檔案。
執行20路歸併演算法，將結果輸出到輸出緩衝區。一旦輸出緩衝區滿，將緩衝區中的資料寫出至目標檔案，清空緩衝區。一旦20個輸入緩衝區中的乙個變空，就從這個緩衝區關聯的檔案，讀入下乙個1g資料，除非這個檔案已讀完。
這是「外歸併排序」能在主存外完成排序的關鍵步驟 -- 因為「歸併演算法」(merge algorithm)對每乙個大塊只是順序地做一輪訪問(進行歸併)，每個大塊檔案不用完全載入主存！
為了增加每乙個有序的臨時檔案的長度，可以採用置換選擇排序（replacement selection sorting）。它可以產生大於記憶體大小的順串。具體方法是在記憶體中使用乙個最小堆進行排序，設該最小堆的大小為m。演算法描述如下：
初始時將輸入檔案讀入記憶體，建立最小堆。
將堆頂元素輸出至輸出緩衝區。然後讀入下乙個記錄：
若該元素的關鍵碼值不小於剛輸出的關鍵碼值，將其作為堆頂元素並調整堆，使之滿足堆的性質；
否則將新元素放入堆底位置，將堆的大小減1。
重複第2步，直至堆大小變為0。
此時乙個順串已經產生。將堆中的所有元素建堆，開始生成下乙個順串。
此方法能生成平均長度為 2m的順串，可以進一步減少訪問外部儲存器的次數，節約時間，提高演算法效率。
ref:
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