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海量數據排序:如何用 1MB 內存給 10^7 個整數的磁盤文件排序

     編輯:關於C語言

前言:從面試題到編程藝術

經過深思熟慮,本系列正式更名為「程序員編程藝術」(TAOPP)。改名緣由三點:一、服務面試非最終目的;二、將解題過程視為藝術提煉;三、藝術提煉雖難,吾輩樂意接受挑戰。本系列分三部分:程序設計實戰、經典算法深度剖析、編碼素養與規範。期許能如《計算機程序設計藝術》(TAOCP)般出卷,為「何謂編程藝術」給出完整答覆。

問題描述

輸入:一個最多含有 n = 10^7 個不重複正整數的文件,每個數 ≤ n。
輸出:按升序輸出所有整數。
限制:內存 ≤ 1 MB,磁盤空間充足,運行時間 < 5 分鐘(10 秒為佳)。

逐步分析與解法演進

❌ 歸並排序?內存不夠

外部歸並排序需要較大內存作為緩衝區,1 MB 顯然無法容納 10^7 個整數(約 40 MB),故不可行。

✅ 位圖法—— 利用數據特性的巧妙方案

題目三大特性直指位圖:

  1. 數據範圍有限(0 ~ 10^7)
  2. 無重複
  3. 純整數,無附屬數據

核心思想:用一個 10^7 位(約 1.25 MB)的位向量,第 i 位為 1 表示整數 i 存在。但 1.25 MB 略超 1 MB 限制,故採用兩趟掃描:

  • 第一趟處理 0 ~ 4,999,999(500 萬位 ≈ 0.625 MB)
  • 第二趟處理 5,000,000 ~ 9,999,999(同樣位圖復用)

三步走流程

  1. 初始化:位圖全置 0
  2. 建立集合:讀入文件,對應位置 1
  3. 輸出有序結果:掃描位圖,位為 1 輸出索引值

偽代碼

// 位圖排序偽代碼
for i = 0 to n: bit[i] = 0
for each i in input_file: bit[i] = 1
for i = 0 to n:
    if bit[i] == 1: write i to output_file

完整 C++ 實現(兩趟掃描)

#include <iostream>
#include <bitset>
#include <cassert>
#include <ctime>
#include <cstdio>

using namespace std;

const int MAX_EACH_SCAN = 5000000; // 500 萬位 ≈ 0.625 MB

int main() {
    clock_t begin = clock();
    bitset<MAX_EACH_SCAN> bit_map;
    bit_map.reset();

    // --- 第一趟:處理 0 ~ 4,999,999 ---
    FILE *fp_in = fopen("data.txt", "r");
    assert(fp_in);
    int num;
    while (fscanf(fp_in, "%d", &num) != EOF) {
        if (num < MAX_EACH_SCAN) bit_map.set(num);
    }

    FILE *fp_out = fopen("sort.txt", "w");
    assert(fp_out);
    for (int i = 0; i < MAX_EACH_SCAN; ++i)
        if (bit_map.test(i)) fprintf(fp_out, "%d ", i);

    // --- 第二趟:處理 5,000,000 ~ 9,999,999 ---
    fseek(fp_in, 0, SEEK_SET); // 重置文件指針
    bit_map.reset();
    while (fscanf(fp_in, "%d", &num) != EOF) {
        if (num >= MAX_EACH_SCAN && num < 10000000) {
            bit_map.set(num - MAX_EACH_SCAN);
        }
    }
    for (int i = 0; i < MAX_EACH_SCAN; ++i)
        if (bit_map.test(i)) fprintf(fp_out, "%d ", i + MAX_EACH_SCAN);

    fclose(fp_in);
    fclose(fp_out);
    cout << "Time: " << (clock() - begin) / 1000.0 << "s" << endl;
    return 0;
}

複雜度分析

  • 時間:O(n) 兩趟線性掃描 + O(n) 位圖遍歷 ≈ 線性,極快
  • 空間:位圖 500 萬位 ≈ 0.625 MB,滿足 1 MB 限制

優化與變體

  • 若允許重複,可改用 2 位計數(0/1/2+)或短整型數組
  • 若範圍更大(如 32 位整數),可結合外部排序:先分桶落盤,再逐桶位圖排序
  • 現代系統可用 mmap 直接映射文件,簡化 I/O

總結

位圖排序是「以空間換時間」的經典範例,展現了洞察數據特性、選擇恰當數據結構的編程藝術。面對海量數據受限內存,位圖、布隆過濾器、外部排序、MapReduce 皆是同一思想的不同體現。

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