二、外部排序

1、基本概念

外部排序指待排序的内容庞大，内存一次装不下，需要将内容存放在外存的排序。外部排序进行排序事，将内容一部分一部分地调入内存进行排序，因此需要在外存和内存之间进行多次交换。
因而，一个好的外部排序算法应当可以做到尽可能少的进行内外存的交换，因为外存的读写速度显然比较慢，如果内外存交换次数太多就会影响到程序运行效率。简单来说，考量一个外部排序算法的时间复杂度，主要看它的 I/O 次数。

外部排序通常采用归并排序，分为两个阶段：
① 根据缓冲区大小对待排序的文件进行划分，划分成若干长度为 l 的子文件，然后依次读入内存利用内部排序算法进行排序，将排序后的有序子文件写回外存，这些有序子文件称为归并段或顺串；
② 对归并段进行逐趟归并直至得到整个有序文件。
例如一个含有 1000 个记录的文件，进行二路平衡归并：
一般外部排序所需的时间由内部排序所需时间、外存信息读写时间和内部归并所需时间三者之和。
为了减少 I/O 次数，一般对 r 个初始归并段做 k 路平衡归并，归并树可用 k 叉树表示，此时树的高度为 log_kr 的向上取整，树的高度也就是归并趟数。因此，增大归并路数 k，或减少初始归并段个数 r，都可以减少归并趟数，进而减少 I/O 次数。

归并路数 k 的增加虽然能减少 I/O 次数，但是会增加内部排序时间。k 个元素的选择最小元素需要 k-1 次比较，每趟归并 n 个元素需要 (n-1)(k-1) 次比较，故 S 趟归并总共需要比较次数为：
显然式子中存在与 k 相关的因式，且该因式会随 k 的增大而增大。为了避免减少 I/O 次数带来的时间效益被内部排序的时间增加所抵消，不能选择一般的内部排序算法。

为了使内部归并不受归并路数 k 的影响，引入了败者树，这是一种树形选择排序的变体，可视为完全二叉树。
k 个叶节点存放 k 个归并段在归并过程中当前参加比较的记录，内部节点用来记忆左右子树中的“失败者”，而让胜者继续比较直到根节点。所谓胜者和败者，根据是否满足条件而定，若是增序，则胜者是关键值小者，败者是关键值大者，于是根节点就是最小值。
(a）所示，b3与b4比较，b4是败者，将段号4写入父结点Is[4]。b1与b2比较，b2是败者，将段号2写入ls[3]。b3与b4的胜者b3与b0比较。b0是败者，将段号0写入ls[2]。最后两个胜者b3与b1比较，b1是败者，将段号1写入ls[1]。而将胜者b3的段号3写入Is[0]。此时，根结点Is[]0所指的段的关键字最小。b3中的6输出后，将下一关键字填入b3,继续比较。
此时，k 路归并败者树深度为 log₂k 向上取整，所以比较次数为：
此时，显而易见的是归并路数 k 与最终比较次数无关了，也即归并路数的增大可以有效提高时间效率了。
但 k 的大小不宜太大，太大会影响到输入缓冲区的大小，因为内存的容量一定是有限的；超过内存的承受限度，k 的增大反而增加 I/O 次数。

对经过置换-选择排序得到的长度不一的初始归并段，采用哈夫曼算法原理，让记录数少的初始归并段先归并，记录数多的晚归并，从而得到总 I/O 次数最少的最佳归并树。
进行归并时，若初始归并段不足以构成一棵严格的 k 叉树，需要添加长度为 0 的“虚段”，并且这个“虚段”构成的叶子放置在离树根最远的地方。
例如 8 个初始归并段长度分别为：9，12，18，3，17，2，6，24；对该初始归并段进行 3 路平衡归并，其正确的最佳归并树为：
具体要添加多少“虚段”，可由如下推理：
设度为 0 的节点有 n₀=n 个，度为 k 的节点为 n_k 个，则对严格 k 叉树有 n₀=(k-1)n_k+1，即 n_k=(n₀-1)/(k-1)。
① (n₀-1)%(k-1)==0 时，正好可以构成严格 k 叉树，此时无需添加虚段；
② (n₀-1)%(k-1)= 0 ≠ 0，则在 n₀ 个叶节点中，有 u 个多余，不能包含在 k 叉归并树上，此时需要加上 k-u-1 个“虚段”来帮助构成归并树。