文章目录 外部排序1.最基本的外部排序原理2.外部排序的优化2.1 败者树优化方法2.2 置换-选择排序优化方法2.3 最佳归并树 外部排序 为什么要学习外部排序？ 答： 在处理数据的过程中，我们需要把磁盘(外存）中存储的数据拿到内存中处理，因为内存处理更快，但是由于内存空间较小，外存空间很大，外存中的数据元素太多，无法一次全部读入内存进行排序。所以，通过外部排序就是实现对于

今天做LeetCode的23. Merge k Sorted Lists这道题的时候，遇到的这个问题。这道题本质上就是一个多路归并的问题，而这道题主要就是考察多路归并时候的选择问题。按照之前本科上课学的，最好的办法就是用竞赛树(败者树)，可是我嫌麻烦就用堆来做了，也顺利能过。所以就想到，堆，赢者树，败者树到底有什么区别呢？ 于是找了一些资料看了一下，在这里总结一下 相同点 首先它们三个的相同点

外部排序指的是大文件的排序，即待排序的记录存储在外存储器上，待排序的文件无法一次装入内存，需要在内存和外部存储器之间进行多次数据交换，以达到排序整个文件的目的。外部排序最常用的算法是多路归并排序，即将原文件分解成多个能够一次性装入内存的部分，分别把每一部分调入内存完成排序。然后，对已经排序的子文件进行多路归并排序。     多路归并排序算法在常见数据结构书中都有涉及。从2路到多路（k路），增

本文是针对[数据结构基础系列(10)：外部排序]中的实践项目。 【项目】败者树归并模拟 　　编写程序，模拟改者树实现5路归并算法的过程。 　　设有5个文件，其中的记录的关键字如下： 　　F0:{17,21,∞}　F1:{5,44,∞}　F2:{10,12,∞}F3: {29,32,∞} F4: {15,56,∞} 　　要求将其归并为一个有序段并输出。 　　假设这些输入文件数据保存在内存

原文链接：https://www.yuque.com/cppdev/algo/rwvwes 胜者树/败者树 【胜者树/败者树】 都是完全二叉树，是树形选择排序的一种变形。每个叶子结点相当于一个选手，每个中间结点相当于一个比赛，每一层相当于一轮比赛不同：胜者树中间结点记录的是胜者的标号；而败者树的中间结点是记录败者的标号 【评价】 胜者树/败者树可以在log(n)的时间内找到最值任何

排序算法太多了，以至于我都记混了，索性就不全记住，目前只打算记住几种：冒泡排序、直接选择排序、堆排序、快速排序，其它的就了解就可以了。真是太多了，记不过来啊，真不怪我，用的时候再查资料就是。   今天说说外部排序，这个之前了解的并不多，首先了解几个概念：归并排序、二路归并排序、多路归并排序、败者树、   归并排序 http://zhouyunan2010.iteye.com/blo

作用：在外部排序方法中，为了减少I/O次数，而需要将二路平衡归并改为多路平衡归并，但是按照原有的归并算法，将二路归并改为多路归并将增加其内部排序的时间。为了是内部排序不受到归并数目的影响，从而引入了败者树的概念。   概念：败者树是对树形选择排序的一种变化，它是一颗完全二叉树。每个叶子节点存放各个归并段在当前位置需要参加归并的记录，其内部节点用来记录左右子数中的“失败者”，从而让胜利者继续比较

文章目录 前置知识归并段 建树过程比较过程疑问为什么比较次数减少了？如果某个归并段的元素一直获胜，没有元素了怎么办？处理方法 1处理方法 2 前置知识 归并段 外部排序算法通常用于处理大规模数据，其中数据量远超过计算机内存的容量。由于内存无法一次性容纳全部数据，因此需要将数据划分为较小的片段进行排序，在排序过程中将这些片段合并成一个有序的序列这些归并段内部是有序的，各个归

一、多路平衡带来的问题 二、败者树的构造 三、败者树在K路平衡归并中的应用 1、我们有如下例子 2、接着我们构造一棵败者树，并且选出最小的数的归并段序号 3、接着把归并段3的数据填充进入败者树，这次最多只需要和之前的胜者比3次就能得到最终胜者 也就是次关键字对比