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面试被问：5 亿整数的大文件，排个序？

//src[low .. mid] + src[mid+1 .. high] -> dest[low .. high] merge(src,dest,low,mid,high);...耐心不足，没跑出来.而且要将这么大的文件读入内存，在堆中维护这么大个数据量，还有内排中不断的拷贝，对栈和堆都是很大的压力，不具备通用性。...sort命令来跑 sort -n bigdata -o bigdata.sorted 跑了多久呢？24分钟. 为什么这么慢？...1.分内存中维护一个极小的核心缓冲区memBuffer，将大文件bigdata按行读入，搜集到memBuffer满或者大文件读完时，对memBuffer中的数据调用内排进行排序，排序后将有序结果写入磁盘文件...第二回合：文件1的最小值：3 , 排在文件1的第1行文件2的最小值：2，排在文件2的第1行文件3的最小值：5，排在文件3的第2行那么，这3个文件中的最小值是：min(5,2,3) = 2 将2写入大文件

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排序算法的 Python 实现以及时间复杂度分析

() 函数我们要对数组a[low..high] 进行排序，先将它分为a[low..mid] 和a[mid+1..high]两部分，分别递归调用将它们单独排序，最后将有序的子数组归并为最终的排序结果。...sort(a,aux,low,mid) sort(a,aux,mid+1,high) merge(a,aux,low,mid,high) MergeSort () 函数为了保证归并排序函数...2. sort()函数快速排序递归地将子数组a[low..high]排序，先用partition()方法将a[j]放到一个合适位置，然后再用递归调用将其他位置的元素排序。...下面是 Python 实现，这里只需要在 sort () 函数中加一个数组大小判断即可： CUTOFF = 10 def sort(a,low,high): if low >= high:...return i,j 下面是 sort () 函数，这里我只写了修改的部分： def sort(a,low,high): # ...

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面试题热个身：5 亿整数的大文件，来排个序？

一、问题二、内部排序三、归并排序：四、sort命令来跑五、位图法六、外部排序 ---- 一、问题给你1个文件bigdata，大小4663M，5亿个数，文件中的数据随机,如下一行一个整数： ?...//src[low .. mid] + src[mid+1 .. high] -> dest[low .. high] merge(src,dest,low,mid,high);...耐心不足，没跑出来.而且要将这么大的文件读入内存，在堆中维护这么大个数据量，还有内排中不断的拷贝，对栈和堆都是很大的压力，不具备通用性。四、sort命令来跑跑了多久呢？24分钟. 为什么这么慢？...1.分内存中维护一个极小的核心缓冲区memBuffer，将大文件bigdata按行读入，搜集到memBuffer满或者大文件读完时，对memBuffer中的数据调用内排进行排序，排序后将有序结果写入磁盘文件...第二回合：文件1的最小值：3 , 排在文件1的第1行文件2的最小值：2，排在文件2的第1行文件3的最小值：5，排在文件3的第2行那么，这3个文件中的最小值是：min(5,2,3) = 2 将2写入大文件

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iOS数据结构与算法-归并排序与快速排序

这种排序方法称为2路归并排序 //11.归并排序-对顺序表L进行归并排序 //③ 将有序的SR[i..mid]和SR[mid+1..n]归并为有序的TR[i..n] void Merge(int SR[...递归将SR[low,mid]归并为有序的TR2[low,mid]; MSort(SR, TR2, low, mid); //3....QSort 函数思路路: 判断low 是否⼩小于 high; 求得枢轴,并且将数组枢轴左边的关键字都⽐它小, 右边的关键字都⽐比枢轴对应的关键字⼤; 将数组一分为二,对低子表进行排序,对⾼⼦表进行排序;...所在位置; return low; } //② 对顺序表L的子序列L->r[low,high]做快速排序; #define MAX_LENGTH_INSERT_SORT 7 //数组长度的阀值...; if((high-low)>MAX_LENGTH_INSERT_SORT){ //将L->r[low,high]一分为二,算出中枢轴值 pivot; pivot

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面试被问傻！5亿个数大文件怎么排序？

(src,low,dest,low,high - low + 1); } merge(src,dest,low,mid,high); } private void merge(...加大Xmx耐心不足，没跑出来.而且要将这么大的文件读入内存，在堆中维护这么大个数据量，还有内排中不断的拷贝，对栈和堆都是很大的压力，不具备通用性。...sort命令来跑 sort -n bigdata -o bigdata.sorted 跑了多久呢？24分钟. 为什么这么慢？...内存极少的情况下，利用分治策略，利用外存保存中间结果，再用多路归并来排序; map-reduce的嫡系. 1.分内存中维护一个极小的核心缓冲区memBuffer，将大文件bigdata按行读入，搜集到...第二回合：文件1的最小值：3 , 排在文件1的第1行文件2的最小值：2，排在文件2的第1行文件3的最小值：5，排在文件3的第2行那么，这3个文件中的最小值是：min(5,2,3) = 2 将2写入大文件

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算法导论-归并排序

第二章第一节插入排序插入排序又是增量排序算法如下： /** * 归并排序 * 简介:将两个（或两个以上）有序表合并成一个新的有序表即把待排序序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的。...然后再把有序子序列合并为整体有序序列 * 时间复杂度为O(nlogn) * 稳定排序方式 * @param nums 待排序数组 * @return 输出有序数组 */ public...static int[] sort(int[] nums, int low, int high) { int mid = (low + high) / 2; if (low high) { // 左边 sort(nums, low, mid); // 右边 sort(nums, mid + 1...static void merge(int[] nums, int low, int mid, int high) { int[] temp = new int[high - low +

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数据结构与算法之三深入学习排序

直到每个子列表中只剩一个元素。思想：就是不断找出符合条件的枢轴位置编写一个算法以实现快速排序：QuickSort(low,high)1. 如果 (low > high): a. ...答案： O(n log n) 归并排序算法：其使用分治法来排序列表要排序的列表将分为两个几乎相等的两个子列表这两个子列表将通过使用归并排序单独排序这两个排序的子列表归并为单个排序的列表编写一个算法以实现归并排序...如果 (low >= high): a. 返回调用本函数的地方.2. 设置 mid = (low + high)/2 3....设置 k = low d. 重复直到 i > mid 或 j > high:// 此循环将终止，前提是达到两个子列表的其中一个结束处。 i....m_sort(low,mid); m_sort(mid+1,high); merge(low,mid,high); } } public void merge(int

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牛逼！5 亿！整数的大文件，如何排序？神操作！

最近，面试头条，面试官一上来，就问了我这么一个问题，我一脸懵逼，决定记录一下。..., int high) { if (low >= high) return; // 小于等于cutoff的时候,交给插入排序 if (high - low 和堆都是很大的压力，不具备通用性。 sort命令来跑跑了多久呢？24分钟。为什么这么慢？...1、分内存中维护一个极小的核心缓冲区memBuffer，将大文件bigdata按行读入，搜集到memBuffer满或者大文件读完时，对memBuffer中的数据调用内排进行排序，排序后将有序结果写入磁盘文件...第二回合：文件1的最小值：3 , 排在文件1的第1行文件2的最小值：2，排在文件2的第1行文件3的最小值：5，排在文件3的第2行那么，这3个文件中的最小值是：min(5,2,3) = 2 将2写入大文件

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常见算法之排序

插入排序(Insertion Sort) ---- 直接插入排序(Straight Insertion Sort) ---- 基本思想初始化结果序列里面只有第一个数据元素，将第一个数据元素看成一个有序子序列...如果每次将3个有序子序列合并为一个新的有序子序列，则称为 3-路归并排序，并可依次类推。..., int mid, int high){ // 将有序子序列elem[low...mid]和elem[mid+1...high]归并为新的有序子序列elem[low...high] int..., int mid, int high){ // 将有序子序列elem[low...mid]和elem[mid+1...high]归并为新的有序子序列elem[low...high] int...…mid]$ 和 $elem[mid+1…high]$ 归并为有序子序列 $elem[low…high]$ 需要时间 $O(high-low+1)$，可知进行一趟归并需要时间 $O(n)$，设： $$2

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java冒泡排序经典代码_Java 8大经典排序算法（含源代码），必须收藏！

从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。..., int high) { int tmp = list[low]; //数组的第一个作为中轴 while (low high) { while (low high && list[high...] >= tmp) { high–; } list[low] = list[high]; //比中轴小的记录移到低端 while (low high && list[low] low, high); //将list数组进行一分为二 _quickSort(list, low, middle – 1); //对低字表进行递归排序 _quickSort(list, middle...然后再把有序子序列合并为整体有序序列。

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Java常用排序算法程序员必须掌握的8大排序算法

；然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。...从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。..., int high) { int tmp =list[low]; //数组的第一个作为中轴 while (low high){..., low, high); //将list数组进行一分为二 _quickSort(list, low, middle - 1); //对低字表进行递归排序...然后再把有序子序列合并为整体有序序列。（2）实例： ?

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程序员必知的8大排序（java实现）

；然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。　　...从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。　　..., int high) { int tmp = list[low]; //数组的第一个作为中轴 while (low high) {..., low, high); //将list数组进行一分为二 _quickSort(list, low, middle - 1 ); //对低字表进行递归排序...然后再把有序子序列合并为整体有序序列。

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Java程序猿8大排序算法

；然后在剩下的数当中再找最小的与第二个位置的数交换，如此循环到倒数第二个数和最后一个数比较为止。...从算法描述来看，堆排序需要两个过程，一是建立堆，二是堆顶与堆的最后一个元素交换位置。所以堆排序有两个函数组成。一是建堆的渗透函数，二是反复调用渗透函数实现排序的函数。..., int high) { int tmp =list[low]; //数组的第一个作为中轴 while (low high){...} list[low] =list[high]; //比中轴小的记录移到低端 while (low high..., low, high); //将list数组进行一分为二 _quickSort(list, low, middle - 1); //对低字表进行递归排序

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详解排序算法（Python实现）

插入排序像冒泡排序一样，插入排序算法也易于实现和理解。但是与冒泡排序不同，它通过将每个项目与列表的其余部分进行比较并将其插入正确的位置，来一次构建一个排序的列表元素。此“插入”过程为算法命名。...递归涉及将问题分解为较小的子问题，直到它们足够小以至于无法解决。在编程中，递归通常由调用自身的函数表示。...在归并排序的情况下，分而治之的方法将输入值的集合划分为两个大小相等的部分，对每个一半进行递归排序，最后将这两个排序的部分合并为一个排序列表。...Quicksort首先选择一个枢轴元素，然后将列表围绕该枢轴进行分区，将每个较小的元素放入一个低数组，将每个较大的元素放入一个高数组。...`low` list # with the `same` list and the sorted `high` list return quicksort(low) + same +

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【算法】快速排序算法的编码和优化

, j); // 基准元素和游标相遇时所指元素交换，为最后一次交换 return j; // 一趟排序完成，返回基准元素位置 } 这是主体函数sort, 将partition递归处理 private...，所以 j 比 i 多加了一个对主体函数sort的解读 1. highlow是判断递归结束的条件 2. int j = partition(a, low, high); 有两种作用：一是进行一轮切分...，二是取得上一轮的基准元素的最终位置j, 传递给另外两个sort函数，通过另外两个sort函数的调用 sort(a, low, j-1); sort(a, j+1, high); 进行下一轮递归...当数组长度小于M的时候（high-low <= M），不进行快排，而进行插排转换参数M的最佳值和系统是相关的，一般来说， 5到15间的任意值在多数情况下都能令人满意例如，将sort函数改成： ...{ //sort函数重载，只向外暴露一个数组参数 Max(a); // 将原数组里最大元素移到最右边，构造“哨兵” sort(a, 0, a.length - 1); } } 如果看到这里对

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排序算法——Golang实现(一)

排序算法2.1 快速排序（Quick Sort）思想：选择一个基准元素，将小于基准的元素放在左边，大于基准的元素放在右边，然后对左右两部分递归地进行快速排序。...不是稳定排序图片代码实现如果要排序数据序列中下标从 low 到 high 之间的一组数据，我们选择 low 到 high 之间的任意一个数据作为 pivot（分区点），假设对应下标是 pivotIndex...遍历 low 到 high 之间的数据，将小于 pivot 的放左边，大于 pivot 的放右边，将 pivot 放中间。...假设我们以最后一个元素作为分区点，然后通过两个变量 i 和 j 作为下标来遍历数据序列，当下标 j 对应数据小于 pivot 时，交换 i 和 j 对应的数据，并且将 i 的指针往后移动一位，否则 i...比如上图中的最后一次合并，要将[4,5,7,8]和[1,2,3,6]两个已经有序的子序列，合并为最终序列[1,2,3,4,5,6,7,8]，来看下实现步骤。图片代码实现归并排序就是通过递归来实现的。

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【趣学算法】Day4 分治算法——二分搜索

（3）子问题的解可以合并为原问题的解。分治算法秘籍（1）分解：将想要解决的问题分解为若干规模较小、相互独立、与原问题形式相同的子问题。（2）治理：求解各个子问题。...令low=0、high=n-1, 分别指向有序数组S[ ]中的第一个元素和最后一个元素。 (2) middle=(low+high)/2，指向查找范围的中间元素。...一般情况下，如果low和high的数值不大，可以采用 middle=(low+high)/2 或者 middle = (low + high) >> 1。...如果low和high的数值特别大，为避免low+high溢出，可以采用 middle = low+(high-low)/2。...- 1; } } return -1; } 算法分析（1）时间复杂度： sort 排序函数的时间复杂度为 O(nlogn)，如果数列本身有序

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八大排序算法的Java实现（下）

交换排序—快速排序（Quick Sort）基本思想： 1）选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素, 2）通过一趟排序讲待排序的记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的元素值均比基准元素值小...low, high); //将表一分为二 quickSort(a, low, privotLoc -1); //递归对低子表递归排序 quickSort...归并排序(Merge Sort) ##思想将两个（或以上）有序表合并成一个新的有序表即把待排序列分为若干个子序列，每个子序列是有序的然后再把有序子序列合并为整体有序序列 ?...[s…m]归并为有序的p2[s…m]*/ MSort(r, rf2, m+1, t); /*递归地将p[m+1…t]归并为有序的p2[m+1…t]*/...我们比较时间复杂度函数的情况： ? 时间复杂度函数O(n)的增长情况 ? 所以对n较大的排序记录。

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八大排序算法Java实现（下）-快排、归排、基数排序

6 交换排序—快速排序（Quick Sort）基本思想 1）选择一个基准元素,通常选择第一个元素或者最后一个元素, 2）通过一趟排序讲待排序的记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的元素值均比基准元素值小...low, high); //将表一分为二 quickSort(a, low, privotLoc -1); //递归对低子表递归排序 quickSort...) 思想将两个（或以上）有序表合并成一个新的有序表：把待排序列分为若干子序列，每个子序列是有序的再把有序子序列合并为整体有序序列合并方法设r[i…n]由两个有序子表r[i…m]和r[m+...[s…m]归并为有序的p2[s…m]*/ MSort(r, rf2, m+1, t); /*递归地将p[m+1…t]归并为有序的p2[m+1…t]*/...说明：当原表有序或基本有序时，直接插入排序和冒泡排序将大大减少比较次数和移动记录的次数，时间复杂度可降至O（n）；而快速排序则相反，当原表基本有序时，将蜕化为冒泡排序，时间复杂度提高为O（n2）；

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快速排序的四种python实现

(array, low, left - 1) quick_sort(array, left + 1, high) 由于快排是原地排序，因此不需要返回array。...用栈实现非递归的快排程序先说两句题外话，一般意义上的栈有两层含义，一层是后进先出的数据结构栈，一层是指函数的内存栈，归根结底，函数的内存栈的结构就是一个后进先出的栈。...汇编代码中，调用一个函数的时候，修改的也是堆栈指针寄存器ESP，该寄存器保存的是函数局部栈的栈顶，另外一个寄存器EBP保存的是栈底。...不知道与栈存储空间相对的堆存储空间，其组织结构是否也是一个完全二叉树呢？高级语言将递归转换为迭代，用的也是栈，需要考虑两个问题: 1）栈里边保存什么？ 2）迭代结束的条件是什么？...栈里边保存的当然是需要迭代的函数参数，结束条件也是跟需要迭代的参数有关。对于快速排序来说，迭代的参数是数组的上边界low和下边界high，迭代结束的条件是low == high。

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