問： 目前給你乙個包含20億個int型別的整數，計算機的記憶體只有2gb，該怎麼排序？乙個int數占4個位元組（byte）， 20億個int型別佔
20*4=80億個位元組， 80億個位元組大概要占用8gb的記憶體，而計算機只有2gb的記憶體
計算機裝不下。為了解決這個問題，我們可以將8gb的資料平分成4個2gb的資料來排，排好之後再把它們拼湊回去。
排序的時候我們可以選擇快速排序或歸併排序等演算法。
接著我們可以把兩個小的有序子串合併成乙個大的有序子串。
注意：讀取的時候是每次讀取乙個int數，通過比較之後在輸出。
按照這個方法來回合併，總共經過三次合併之後就可以得到8g的有序子串。
問： 舉個例子我們先假設需要排序的int數有12個，記憶體一次只能裝下3個int數
接下來把12個資料分成4份，然後排序成有序子串
然後把子串進行兩兩合併 【兩路歸併】
輸出哪個元素，就在那個元素所在的有序子串再次讀入乙個元素
繼續
重複直到合併成乙個包含6個int的有序子串
再把兩個包含6個int的有序子串合併成乙個包含12個int資料的最終有序子串
問： 剛剛的那個例子有很大的問題，請問是什麼？io消耗太大，每個資料都從硬碟讀了3次，寫了3次。而硬碟的讀寫速度比記憶體慢得多，花了太多時間在硬碟的讀寫上。
問：該怎麼優化呢？第一反應就是減少硬碟讀寫的次數。
剛剛在歸併的時候，我們採用的是兩路歸併，就是每次從磁碟讀寫兩個資料。如果想要減少硬碟io讀寫次數，我們可以每次從硬碟中讀出來的就是多一點就可以了啊，也就是多路歸併
比如：假設記憶體一共可以裝4個int型資料。我們每次讀取4個資料（四路歸併）歸併成有序子串，這樣就只需要讀寫3次io就可以了
如果每次讀取n個歸併成有序子串，這樣的演算法叫做n路歸併
問： n是越大越好嗎？不是， n越大，io次數越少（將n個資料讀取到記憶體中）；但是由於在合併的時候，需要從n個資料中選出乙個最小值，而n約到，選取就越花時間。
問：還可以繼續優化嗎？我們採用另外一種排序方法
假設當前硬碟有12個無序的int型別的資料
讀入3個到記憶體中
構建最小堆，且選出目標數
讀入下乙個數86
讀入下乙個數3，比70小，暫放一邊，不加入堆結構中
讀入下乙個資料24，比81小，不加入堆結構
讀入下乙個資料8，比86小，不加入堆結構。此時p1已經完成了，把那些剛才暫放一邊的數重新構成乙個堆，繼續p2的存放。
以此類推…
最後生成的p2如下：
這樣下來，最後只生成了2個有序子串，我們把這種方法稱之為置換選擇
按照這種方法的話：
這種方法適合要排序的資料太多，以至於記憶體一次性裝載不下。只能通過把資料分幾次的方式來排序，我們也把這種方法稱之為外部排序
總結：
從12個資料中讀取3個資料，構建成乙個最小堆，然後從堆頂選擇乙個數寫入到p1中。
之後再從剩餘的9個數中讀取乙個數，如果這個數比剛才那個寫入到p1中的數大，則把這個數插入到最小堆中，重新調整最小堆結構，然後在堆頂選乙個數寫入到p1中。
否則，把這個數暫放在一邊，暫時不處理。之後一樣需要調整堆結構，從堆頂選擇乙個數寫入到p1中。
這裡說明一下，那個被放在一邊的數是不能再放入p1中的了，因為它一定比p1中的數都要小，所以它會放在下乙個子串中
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