說到排序，大家第一反應基本上是內排序，是的，演算法嘛，玩的就是記憶體，然而記憶體是有限制的，總有裝不下的那一天，此時就可以來玩玩
外排序，當然在我看來，外排序考驗的是乙個程式設計師的架構能力，而不僅僅侷限於排序這個層次。
一：n路歸併排序
1.概序
我們知道演算法中有一種叫做分治思想，乙個大問題我們可以採取分而治之，各個突破，當子問題解決了，大問題也就ko了，還有一點我們知道
內排序的歸併排序是採用二路歸併的，因為分治後有logn層，每層兩路歸併需要n的時候，最後複雜度為nlogn，那麼外排序我們可以將這個「二」
擴大到m，也就是將乙個大檔案分成m個小檔案，每個小檔案是有序的，然後對應在記憶體中我們開m個優先佇列，每個佇列從對應編號的檔案中讀取
topn條記錄，然後我們從m路佇列中各取乙個數字進入中轉站佇列，並將該數字打上佇列編號標記，當從中轉站出來的最小數字就是我們最後要排
序的數字之一，因為該數字打上了佇列編號，所以方便我們通知對應的編號佇列繼續出數字進入中轉站佇列，可以看出中轉站一直儲存了m個記錄，
當中轉站中的所有數字都出隊完畢，則外排序結束。如果大家有點蒙的話，我再配合一張圖，相信大家就會一目了然，這考驗的是我們的架構能力。
圖中這裡有個batch容器，這個容器我是基於效能考慮的，當batch=n時，我們定時重新整理到檔案中，保證記憶體有足夠的空間。
2.構建
<1> 生成資料
這個基本沒什麼好說的，採用隨機數生成n條記錄。
#region 隨機生成資料
/// /// 隨機生成資料
///執行生成的資料上線
///
public static void createdata(int max)
sw.close();
}#endregion
根據實際情況我們來決定到底要分成多少個小檔案，並且小檔案的資料必須是有序的，小檔案的個數也對應這記憶體中有多少個優先佇列。
#region 將資料進行分份
/// /// 將資料進行分份
/// 每頁要顯示的條數
///
public static int split(int size)
}else
}return pagecount;
}#endregion
我們知道記憶體佇列存放的只是小檔案的topn條記錄，當記憶體隊列為空時，我們需要再次從小檔案中讀取下一批的topn條資料，然後放入中轉站
繼續進行比較。
#region 將資料加入指定編號佇列
/// /// 將資料加入指定編號佇列
///
/// 佇列編號
/// 檔案中跳過的條數
///
/// 需要每次讀取的條數
public static void addqueue(int i, list> list, ref int skip, int top = 100)
#endregion
最後我們來測試一下:
資料量：short.maxvalue。
記憶體存放量：1200。
在這種場景下，我們決定每個檔案放1000條，也就有33個小檔案，也就有33個記憶體佇列，每個佇列取top100條，batch=500時重新整理
硬碟，中轉站存放33*2個數字（因為入中轉站時打上了佇列標記）,最後記憶體活動最大總數為：sum=33*100+500+66=896<1200。
時間複雜度為n*logn。當然這個「閥值」，我們可以再仔細微調。
public static void main()
//初始化操作，從每個佇列中取出一條記錄，並且在入隊的過程中
//記錄該資料所屬的 「佇列編號」
for (int i = 0; i < list.count; i++)
//預設500條寫入一次檔案
listbatch = new list();
//記錄下次應該從哪乙個佇列中提取資料
int nextindex = 0;
while (queuecontrol.count() > 0)
else}}
//如果彈出的數不為空，則將該數入中轉站
if (nextdata != null)
batch.add(single.level);
//如果batch=500，或者所有的檔案都已經讀取完畢，此時我們要批量刷入資料
if (batch.count == batchcount || allcomplete == pagecount)
sw.close();
batch.clear();}}
console.writeline("恭喜，外排序完畢！");
console.read();
}
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