基于C#实现外排序

一、N 路归并排序

1.1、概序

我们知道算法中有一种叫做分治思想，一个大问题我们可以采取分而治之，各个突破，当子问题解决了，大问题也就 KO 了，还有一点我们知道内排序的归并排序是采用二路归并的，因为分治后有 LogN 层，每层两路归并需要 N 的时候，最后复杂度为 NlogN，那么外排序我们可以将这个“二”扩大到 M，也就是将一个大文件分成 M 个小文件，每个小文件是有序的，然后对应在内存中我们开 M 个优先队列，每个队列从对应编号的文件中读取 TopN 条记录，然后我们从 M 路队列中各取一个数字进入中转站队列，并将该数字打上队列编号标记，当从中转站出来的最小数字就是我们最后要排序的数字之一，因为该数字打上了队列编号，所以方便我们通知对应的编号队列继续出数字进入中转站队列，可以看出中转站一直保存了 M 个记录，当中转站中的所有数字都出队完毕，则外排序结束。如果大家有点蒙的话，我再配合一张图，相信大家就会一目了然，这考验的是我们的架构能力。

图中这里有个 Batch 容器，这个容器我是基于性能考虑的，当 batch=n 时，我们定时刷新到文件中，保证内存有足够的空间。

1.2、构建

<1&gt; 生成数据
这个基本没什么好说的，采用随机数生成 n 条记录。　
<2&gt; 切分数据
根据实际情况我们来决定到底要分成多少个小文件，并且小文件的数据必须是有序的，小文件的个数也对应这内存中有多少个优先队列。　
<3&gt; 加入队列
我们知道内存队列存放的只是小文件的 topN 条记录，当内存队列为空时，我们需要再次从小文件中读取下一批的 TopN 条数据，然后放入中转站继续进行比较。
<4&gt; 测试
最后我们来测试一下:
数据量：short.MaxValue。
内存存放量：1200。
在这种场景下，我们决定每个文件放 1000 条，也就有 33 个小文件，也就有 33 个内存队列，每个队列取 Top100 条，Batch=500 时刷新
硬盘，中转站存放 332 个数字（因为入中转站时打上了队列标记）,最后内存活动最大总数为：sum=33100+500+66=896<1200。
时间复杂度为 N*logN。

总的代码：

 using System;
 using System.Collections.Generic;
 using System.Linq;
 using System.Text;
 using System.Diagnostics;
 using System.Threading;
 using System.IO;
 using System.Threading.Tasks;
 
 namespace ConsoleApplication2
 {
     public class Program
     {
         public static void Main()
         {
             //生成2^15数据
             CreateData(short.MaxValue);
 
             //每个文件存放1000条
             var pageSize = 1000;
 
             //达到batchCount就刷新记录
             var batchCount = 0;
 
             //判断需要开启的队列
             var pageCount = Split(pageSize);
 
             //内存限制：1500条
             List<PriorityQueue<int?>> list = new List<PriorityQueue<int?>>();
 
             //定义一个队列中转器
             PriorityQueue<int?> queueControl = new PriorityQueue<int?>();
 
             //定义每个队列完成状态
             bool[] complete = new bool[pageCount];
 
             //队列读取文件时应该跳过的记录数
             int[] skip = new int[pageCount];
 
             //是否所有都完成了
             int allcomplete = 0;
 
             //定义 10 个队列
             for (int i = 0; i < pageCount; i++)
             {
                 list.Add(new PriorityQueue<int?>());
 
                 //i：   记录当前的队列编码
                 //list: 队列数据
                 //skip：跳过的条数
                 AddQueue(i, list, ref skip);
             }
 
             //初始化操作，从每个队列中取出一条记录，并且在入队的过程中
             //记录该数据所属的 “队列编号”
             for (int i = 0; i < list.Count; i++)
             {
                 var temp = list[i].Dequeue();
 
                 //i:队列编码,level:要排序的数据
                 queueControl.Eequeue(i, temp.level);
             }
 
             //默认500条写入一次文件
             List<int> batch = new List<int>();
 
             //记录下次应该从哪一个队列中提取数据
             int nextIndex = 0;
 
             while (queueControl.Count() > 0)
             {
                 //从中转器中提取数据
                 var single = queueControl.Dequeue();
 
                 //记录下一个队列总应该出队的数据
                 nextIndex = single.t.Value;
 
                 var nextData = list[nextIndex].Dequeue();
 
                 //如果改对内弹出为null，则说明该队列已经，需要从nextIndex文件中读取数据
                 if (nextData == null)
                 {
                     //如果该队列没有全部读取完毕
                     if (!complete[nextIndex])
                     {
                         AddQueue(nextIndex, list, ref skip);
 
                         //如果从文件中读取还是没有，则说明改文件中已经没有数据了
                         if (list[nextIndex].Count() == 0)
                         {
                             complete[nextIndex] = true;
                             allcomplete++;
                         }
                         else
                         {
                             nextData = list[nextIndex].Dequeue();
                         }
                     }
                 }
 
                 //如果弹出的数不为空，则将该数入中转站
                 if (nextData != null)
                 {
                     //将要出队的数据 转入 中转站
                     queueControl.Eequeue(nextIndex, nextData.level);
                 }
 
                 batch.Add(single.level);
 
                 //如果batch=500，或者所有的文件都已经读取完毕，此时我们要批量刷入数据
                 if (batch.Count == batchCount || allcomplete == pageCount)
                 {
                     var sw = new StreamWriter(Environment.CurrentDirectory + "//result.txt", true);
 
                     foreach (var item in batch)
                     {
                         sw.WriteLine(item);
                     }
 
                     sw.Close();
 
                     batch.Clear();
                 }
             }
 
             Console.WriteLine("恭喜，外排序完毕！");
             Console.Read();
         }
 
         #region 将数据加入指定编号队列
         /// <summary>
         /// 将数据加入指定编号队列
         /// </summary>
         /// <param name="i">队列编号</param>
         /// <param name="skip">文件中跳过的条数</param>
         /// <param name="list"></param>
         /// <param name="top">需要每次读取的条数</param>
         public static void AddQueue(int i, List<PriorityQueue<int?>> list, ref int[] skip, int top = 100)
         {
             var result = File.ReadAllLines((Environment.CurrentDirectory + "//" + (i + 1) + ".txt"))
                              .Skip(skip[i]).Take(top).Select(j => Convert.ToInt32(j));
 
             //加入到集合中
             foreach (var item in result)
                 list[i].Eequeue(null, item);
 
             //将个数累计到skip中，表示下次要跳过的记录数
             skip[i] += result.Count();
         }
         #endregion
 
         #region 随机生成数据
         /// <summary>
         /// 随机生成数据
         ///<param name="max">执行生成的数据上线</param>
         /// </summary>
         public static void CreateData(int max)
         {
             var sw = new StreamWriter(Environment.CurrentDirectory + "//demo.txt");
 
             for (int i = 0; i < max; i++)
             {
                 Thread.Sleep(2);
                 var rand = new Random((int)DateTime.Now.Ticks).Next(0, int.MaxValue >> 3);
 
                 sw.WriteLine(rand);
             }
             sw.Close();
         }
         #endregion
 
         #region 将数据进行分份
         /// <summary>
         /// 将数据进行分份
         /// <param name="size">每页要显示的条数</param>
         /// </summary>
         public static int Split(int size)
         {
             //文件总记录数
             int totalCount = 0;
 
             //每一份文件存放 size 条 记录
             List<int> small = new List<int>();
 
             var sr = new StreamReader((Environment.CurrentDirectory + "//demo.txt"));
 
             var pageSize = size;
 
             int pageCount = 0;
 
             int pageIndex = 0;
 
             while (true)
             {
                 var line = sr.ReadLine();
 
                 if (!string.IsNullOrEmpty(line))
                 {
                     totalCount++;
 
                     //加入小集合中
                     small.Add(Convert.ToInt32(line));
 
                     //说明已经到达指定的 size 条数了
                     if (totalCount % pageSize == 0)
                     {
                         pageIndex = totalCount / pageSize;
 
                         small = small.OrderBy(i => i).Select(i => i).ToList();
 
                         File.WriteAllLines(Environment.CurrentDirectory + "//" + pageIndex + ".txt", small.Select(i => i.ToString()));
 
                         small.Clear();
                     }
                 }
                 else
                 {
                     //说明已经读完了，将剩余的small记录写入到文件中
                     pageCount = (int)Math.Ceiling((double)totalCount / pageSize);
 
                     small = small.OrderBy(i => i).Select(i => i).ToList();
 
                     File.WriteAllLines(Environment.CurrentDirectory + "//" + pageCount + ".txt", small.Select(i => i.ToString()));
 
                     break;
                 }
             }
 
             return pageCount;
         }
         #endregion
     }
 }

优先队列：

 using System;
 using System.Collections.Generic;
 using System.Linq;
 using System.Text;
 using System.Diagnostics;
 using System.Threading;
 using System.IO;
 
 namespace ConsoleApplication2
 {
     public class PriorityQueue<T>
     {
         /// <summary>
         /// 定义一个数组来存放节点
         /// </summary>
         private List<HeapNode> nodeList = new List<HeapNode>();
 
         #region 堆节点定义
         /// <summary>
         /// 堆节点定义
         /// </summary>
         public class HeapNode
         {
             /// <summary>
             /// 实体数据
             /// </summary>
             public T t { get; set; }
 
             /// <summary>
             /// 优先级别 1-10个级别 (优先级别递增)
             /// </summary>
             public int level { get; set; }
 
             public HeapNode(T t, int level)
             {
                 this.t = t;
                 this.level = level;
             }
 
             public HeapNode() { }
         }
         #endregion
 
         #region  添加操作
         /// <summary>
         /// 添加操作
         /// </summary>
         public void Eequeue(T t, int level = 1)
         {
             //将当前节点追加到堆尾
             nodeList.Add(new HeapNode(t, level));
 
             //如果只有一个节点，则不需要进行筛操作
             if (nodeList.Count == 1)
                 return;
 
             //获取最后一个非叶子节点
             int parent = nodeList.Count / 2 - 1;
 
             //堆调整
             UpHeapAdjust(nodeList, parent);
         }
         #endregion
 
         #region 对堆进行上滤操作，使得满足堆性质
         /// <summary>
         /// 对堆进行上滤操作，使得满足堆性质
         /// </summary>
         /// <param name="nodeList"></param>
         /// <param name="index">非叶子节点的之后指针（这里要注意：我们
         /// 的筛操作时针对非叶节点的）
         /// </param>
         public void UpHeapAdjust(List<HeapNode> nodeList, int parent)
         {
             while (parent >= 0)
             {
                 //当前index节点的左孩子
                 var left = 2 * parent + 1;
 
                 //当前index节点的右孩子
                 var right = left + 1;
 
                 //parent子节点中最大的孩子节点，方便于parent进行比较
                 //默认为left节点
                 var min = left;
 
                 //判断当前节点是否有右孩子
                 if (right < nodeList.Count)
                 {
                     //判断parent要比较的最大子节点
                     min = nodeList[left].level < nodeList[right].level ? left : right;
                 }
 
                 //如果parent节点大于它的某个子节点的话，此时筛操作
                 if (nodeList[parent].level > nodeList[min].level)
                 {
                     //子节点和父节点进行交换操作
                     var temp = nodeList[parent];
                     nodeList[parent] = nodeList[min];
                     nodeList[min] = temp;
 
                     //继续进行更上一层的过滤
                     parent = (int)Math.Ceiling(parent / 2d) - 1;
                 }
                 else
                 {
                     break;
                 }
             }
         }
         #endregion
 
         #region 优先队列的出队操作
         /// <summary>
         /// 优先队列的出队操作
         /// </summary>
         /// <returns></returns>
         public HeapNode Dequeue()
         {
             if (nodeList.Count == 0)
                 return null;
 
             //出队列操作，弹出数据头元素
             var pop = nodeList[0];
 
             //用尾元素填充头元素
             nodeList[0] = nodeList[nodeList.Count - 1];
 
             //删除尾节点
             nodeList.RemoveAt(nodeList.Count - 1);
 
             //然后从根节点下滤堆
             DownHeapAdjust(nodeList, 0);
 
             return pop;
         }
         #endregion
 
         #region  对堆进行下滤操作，使得满足堆性质
         /// <summary>
         /// 对堆进行下滤操作，使得满足堆性质
         /// </summary>
         /// <param name="nodeList"></param>
         /// <param name="index">非叶子节点的之后指针（这里要注意：我们
         /// 的筛操作时针对非叶节点的）
         /// </param>
         public void DownHeapAdjust(List<HeapNode> nodeList, int parent)
         {
             while (2 * parent + 1 < nodeList.Count)
             {
                 //当前index节点的左孩子
                 var left = 2 * parent + 1;
 
                 //当前index节点的右孩子
                 var right = left + 1;
 
                 //parent子节点中最大的孩子节点，方便于parent进行比较
                 //默认为left节点
                 var min = left;
 
                 //判断当前节点是否有右孩子
                 if (right < nodeList.Count)
                 {
                     //判断parent要比较的最大子节点
                     min = nodeList[left].level < nodeList[right].level ? left : right;
                 }
 
                 //如果parent节点小于它的某个子节点的话，此时筛操作
                 if (nodeList[parent].level > nodeList[min].level)
                 {
                     //子节点和父节点进行交换操作
                     var temp = nodeList[parent];
                     nodeList[parent] = nodeList[min];
                     nodeList[min] = temp;
 
                     //继续进行更下一层的过滤
                     parent = min;
                 }
                 else
                 {
                     break;
                 }
             }
         }
         #endregion
 
         #region 获取元素并下降到指定的level级别
         /// <summary>
         /// 获取元素并下降到指定的level级别
         /// </summary>
         /// <returns></returns>
         public HeapNode GetAndDownPriority(int level)
         {
             if (nodeList.Count == 0)
                 return null;
 
             //获取头元素
             var pop = nodeList[0];
 
             //设置指定优先级（如果为 MinValue 则为 -- 操作）
             nodeList[0].level = level == int.MinValue ? --nodeList[0].level : level;
 
             //下滤堆
             DownHeapAdjust(nodeList, 0);
 
             return nodeList[0];
         }
         #endregion
 
         #region 获取元素并下降优先级
         /// <summary>
         /// 获取元素并下降优先级
         /// </summary>
         /// <returns></returns>
         public HeapNode GetAndDownPriority()
         {
             //下降一个优先级
             return GetAndDownPriority(int.MinValue);
         }
         #endregion
 
         #region 返回当前优先队列中的元素个数
         /// <summary>
         /// 返回当前优先队列中的元素个数
         /// </summary>
         /// <returns></returns>
         public int Count()
         {
             return nodeList.Count;
         }
         #endregion
     }
 }

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