如何用256M内存的机器对一个2G的数据进行排序

春招的时候在某养猪场面试,面试官问了一个问题:“如何用256M内存的机器对一个2G的数据进行排序”。之前没看过这方面的内容,想了一下说用归并排序,然后简略的说了一下我的想法。现在再来看书里关于外部排序的内容,当时的大方向没错,但是剩下的具体实现、外部空间复杂度计算、时间复杂度计算和优化等都没考虑到位。

因为计算机的外部访问是非常慢的(相对比从内存读数据),如果使用和“把数据全部读入内存然后排序”相同的算法,再加上外部存储例如磁带是只能顺序访问,那么任何算法都需要(N^2)次外部数据访问,将是非常可怕的耗时。所以需要有专门用于外部排序的算法。

  • 第一部分:介绍基于归并排序的简单算法
  • 第二部分:在简单算法的基础上让其支持多路归并可以提高效率
  • 第三部分:首先在简单算法上应用多相合并,可以节约外部存储的空间,然后扩展到多路归并上
  • 第四部分:针对用于归并的顺串进行改造,在特定的情况下可以提高算法效率。

简单算法

使用归并排序的思想,简单的双路归并需要四盘磁带(就是外部存储)。最初的数据在T_a1上,内存为M,就是每次可以使用排序算法对M个数据进行排序。

  1. 依次从T_a1上读入M数据,进行排序。
  2. 然后交替的输出到T_b1和T_b2上。每组排过序的记录叫做一个顺串
  3. 将 T_b1和T_b2的第一个顺串取出来将两者合并(过程参考归并算法),将结果输出到T_a1上。
  4. 继续上一个步骤,交替的输出到T_a1和T_a2上。直到T_b1或T_b2为空。如果剩下一个顺串,拷贝到适当的磁带上。
  5. 这样我们在T_a1和T_a2上得到长度为M的顺串,重复上面的过程,知道得到长度为N的顺串。

示例:

初始状态:

T_a181 94 11 96 12 35 17 99 28 58 41 75 15T_a2
T_b1
T_b2

第1,第2步之后:

T_a1


T_a2


T_b111 81 9417 28 9915T_b212 35 9641 58 75

第3,第4步之后:

T_a111 12 35 81 94 9615T_a217 28 41 58 75 99
T_b1

T_b2

重复这个从Ta1 Ta2归并到Tb1 Tb2,从Tb1 Tb2归并到Ta1 Ta2的过程:

T_a1
T_a2
T_b111 12 17 28 35 51 58 75 81 94 96 99T_b215T_a111 12 15 17 28 35 51 58 75 81 94 96 99T_a2
T_b1
T_b2

完成!

我们“从Ta1 Ta2归并到Tb1 Tb2,从Tb1 Tb2归并到Ta1 Ta2”这个过程用了3趟。因为第一次顺串的长度为M,在二路归并的情况下,每次将顺串的长度延长一倍,需要次数为:

多路合并

上面的简单算法就是二路合并,我们将其扩展到一般状态——k路合并。

k路合并需要2k盘磁带,每次将顺串的长度扩充为原来的k倍。在合并的时候,在k个元素中发现最小值是比二路合并复杂的地方,可以使用优先队列。多路合并和二路合并区别不大,就不举例子了。k路合并需要的趟数是:

多相合并

在上面的多路合并中,k-路合并需要2k盘磁带。使用多相合并后,只使用2k-1盘磁带也可以达到相同的效果,可以节省外部存储空间。下面看如何用三盘磁带完成2-路合并:

  1. T_1上有34个顺串长度的数据,可以选择排序后在T_2、T_3上分别输出17个顺串。
  2. 合并输出到T _1上,T_1上有17个顺串。
  3. 将8个顺串从T_1拷贝到T_2上,然后合并到T_3上,这时候T_3有9个顺串。
  4. 每次拷贝二分之一个顺串到一个空的磁带上,然后合并到剩下的那个空的磁带上。

可以优化一下,让每次合并完成之后天然形成两个磁带有顺串,一个为空的情景:

  1. 把T_1上的数据排序后,把21个顺串放到T_2上面,13个放到T_3上。
  2. 合并之后,T_3为空,T_1上有13个顺串,T_2上有8个顺串。
  3. 合并,T_2空,T_3上有8个顺串,T_1上有5个。重复这个过程。

第一步分配的策略是:如果总顺串的数量是斐波那契数F_N,那么将顺串分解成F(N-1)和 F(N-2)。如果不是斐波那契数,需要用一些哑顺串(dummy run)来填补磁带。

将上面三盘磁带完成2-路合并扩展到k-路的多相合并,顺串分解使用k阶斐波那契数列:

5阶斐波那契数列就是:

0,0,0,0,1,1,2,4,8,16,31,61……

替换选择

上面的排序算法中,第一步顺串的生成都使用了常规内存排序的方法,每次可以生成和内存容量一样大的有序数列。在替换选择算法中,无序数列平均可以生成2M长度的顺串。

  1. M个数据被读入内存,并放到一个优先队列中。执行一次DeleteMin把最小记录输出到磁带上。
  2. 内存空出一个位置,在从磁带读入下一个记录,如果比刚刚输出的数据要大,放入优先队列。否则把这个新元素存入优先队列的死区(dead space)。
  3. 重复上一个步骤,直到优先队列的大小为0,结束第一个顺串的构造。
  4. 使用死区中的所有元素建立一个新的优先队列,重复1,2,3的过程。

替换选择在一些情况下,如果说大部分的数都是逆序的,效果并不比表标准算法好。但是,如果输入数据是大致顺序的,那么可以第一步就产生很长的顺串,减少来回归并的趟数。

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 158,233评论 4 360
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,013评论 1 291
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,030评论 0 241
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,827评论 0 204
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,221评论 3 286
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,542评论 1 216
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,814评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,513评论 0 198
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,225评论 1 241
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,497评论 2 244
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,998评论 1 258
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,342评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,986评论 3 235
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,055评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,812评论 0 194
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,560评论 2 271
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,461评论 2 266

推荐阅读更多精彩内容