`
chriszeng87
  • 浏览: 741015 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 北京
社区版块
存档分类
最新评论

外部排序技术之多路归并

阅读更多

转自:http://blog.chinaunix.net/uid-25324849-id-2182916.html

 

重点:败者树的创建调整函数

1.外部排序概述

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人内存的部分,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归并排序。

 

2. 多路归并的实现

 

 

2.1 胜者树

 

胜者进入下一轮,直至决出本次比赛的冠军。决出冠军之后,充分利用上一次比赛的结果,使得更快地挑出亚军、第三名  ……  。

示例:我们这里以四路归并为例,假设每个归并段已经在输入缓冲区如下图。

 

每路的第一个元素为胜利树的叶子节点,(5,7)比较出5胜出成为其根节点,(29,9)比较9胜出成为其节点,一次向上生成一棵胜利树,然后我们可以得出5为冠军,将第一路归并段的元素5放入输出缓冲区,然后将第一路第二个元素放到胜利树中如下:

 

由第一次得到的胜利树知,我们这里只改变了第1路的叶子节点,所有根节点7的右子树不用再比较,(16,7)比较7胜出,然后7和右子树的胜利者比较7胜出得到亚军,只进行了2次比较。

所以我们知道:

 决出第一名需比较:   k - 1     次

 决出第二名需比较:       次

 决出第三名需比较:       次 .............

 

2.2 败者树

与胜利树相类似,败者树是在双亲节点中记录下刚刚进行完的这场比赛的败者,让胜者去参加更高一层的比赛。

示例:我们这里以四路归并为例,假设每个归并段已经在输入缓冲区如下图。

每路的第一个元素为胜利树的叶子节点,(5,7)比较出5胜出7失败成为其根节点,(29,9)比较9胜出29失败成为其节点,胜者(5,9)进行下次的比赛7失败成为其根节点5胜出输出到输出缓冲区。由第一路归并段输出,所有将第一路归并段的第二个元素加到叶子节点如下图:

 

加入叶子节点16进行第二次的比较,跟胜利树一样,由于右子树叶子节点没有发生变化其右子树不用再继续比较。

 

2.3 败者树程序实现

 

在创建败者树的时候初始化b[...]和ls[...],b[0]~b[k-1]为k路的第一个元素,即为败者树的叶子节点,ls[0]~ls[k-1]存储的为每次比赛的失败者。

/**  

* 已知b[0]到b[k-1]为完全二叉树ls的叶子结点,存有k个关键字,沿从叶子  

* 到根的k条路径将ls调整成为败者树。 

*/ 

void CreateLoserTree(LoserTree ls){  

    int i; 

    b[k] = MINKEY; 

     

    /* 设置ls中“败者”的初值 */ 

    for(i = 0; i < k; ++i){ 

        ls[i] = k;  

    } 

     

    /* 依次从b[k-1],b[k-2],…,b[0]出发调整败者 */ 

    for(i = k - 1; i >= 0; --i){ 

        Adjust(ls, i); 

    } 

}

 

 

/* 沿从叶子结点b[s]到根结点ls[0]的路径调整败者树。*/ 

void Adjust(LoserTree ls, int s){  

    int i, t;   

    /* ls[t]是b[s]的双亲结点 */ 

    t = (s + k) / 2;  

    while(t > 0){ 

        /* s指示新的胜者 */ 

        if(b[s] > b[ls[t]]){ 

            i = s; 

            s = ls[t];  

            ls[t] = i; 

        } 

        t = t / 2; 

    } 

    ls[0] = s; 

}

第一次调整:

 

由程序可以,先找到叶子节点的父节点,t = (s + k) / 2 = 3 ;  s为3),

 while(t > 0){ 

        /* s指示新的胜者 */ 

        if(b[s] > b[ls[t]]){ 

            i = s; 

            s = ls[t];  

            ls[t] = i; 

        } 

        t = t / 2; 

    } 

b[ls[t=3]] = b[k] = MINKEY < b[s] = b[3] 则交换ls[t]=k和s=3,然后t除以2,t/2 = 1, b[ls[1]] = b[k] = MINKEY ,b[s=k]=MINKEY,直到跳出循环,然后 ls[0] = s; 由于ls[0] = s = k,所有不变;

 

由第二路归并树程序进入调整函数,找到父节点为3,然后就是b[2]和b[3]比较,b[3] = 9胜出,则留在ls[3] = 2,进入下一层的为ls[1] = 3;

由第一路归并树进入调整函数,找到父节点为2,然后是b[1]和b[k=4]比较由于b[4]为最小值,所有b[4]胜出,b[1]失败留在父节点ls[2] = 1,胜者进入上一层与ls[1]比较,很明显b[4]为最小值胜出到达ls[0],留在ls[1] = 3;

由第一路归并树进入调整树,先找到父节点2,然后与父节点比较b[0]胜出,b[1]依旧留在ls[2],继续上一层的比较直到为上图为止。

 

我们通过对创建败者树的分析可以知道,程序利用初始化败者树全为第k路,一个不存在的一路归并树,并且置第k路的值b[k]为最小值,这是为了让它在每次比较中都能胜出,让第一次比较的值留在失败者的位置,第二次比较的时候自然就跟下一路比较了,这样设计可以减少程序设计的特殊性,避免了特殊情况的出现。创建好败者树后,就可以利用败者树的性质来进行判断了。

 

实现代码:(为了防止归并段变为空的情况,我们将每路归并段最后都加入 了一个最大元素)

#include <stdio.h> 

#include <stdlib.h> 

#include <string.h> 

 

#define TRUE 1 

#define FALSE 0 

#define OK 1 

#define ERROR 0 

#define INFEASIBLE -1 

#define MINKEY -1 

#define MAXKEY 100 

 

/* Status是函数的类型,其值是函数结果状态代码,如OK等 */ 

typedef int Status;  

 

/* Boolean是布尔类型,其值是TRUE或FALSE */ 

typedef int Boolean; 

 

/* 一个用作示例的小顺序表的最大长度 */ 

#define MAXSIZE 20  

 

typedef int KeyType;

 

 

/* k路归并 */ 

#define k 3  

 

/* 设输出M个数据换行 */ 

#define M 10  

 

/* k+1个文件指针(fp[k]为大文件指针),全局变量 */ 

FILE *fp[k + 1];  

 

/* 败者树是完全二叉树且不含叶子,可采用顺序存储结构 */ 

typedef int LoserTree[k];  

 

typedef KeyType ExNode, External[k+1];  

 

/* 全局变量 */ 

External b;  

 

/* 从第i个文件(第i个归并段)读入该段当前第1个记录的关键字到外结点 */ 

int input(int i, KeyType *a){ 

    int j = fscanf(fp[i], "%d ", a); 

    if(j > 0){ 

        printf("%d\n", *a); 

        return 1; 

    }else{ 

        return 0; 

    } 

 

/* 将第i个文件(第i个归并段)中当前的记录写至输出归并段 */ 

void output(int i){ 

    fprintf(fp[k], "%d ", b[i]); 

 

/* 沿从叶子结点b[s]到根结点ls[0]的路径调整败者树。*/ 

void Adjust(LoserTree ls, int s){  

    int i, t; 

     

    /* ls[t]是b[s]的双亲结点 */ 

    t = (s + k) / 2;  

    while(t > 0){ 

        /* s指示新的胜者 */ 

        if(b[s] > b[ls[t]]){ 

            i = s; 

            s = ls[t];  

            ls[t] = i; 

        } 

        t = t / 2; 

    } 

    ls[0] = s; 

 

/**  

* 已知b[0]到b[k-1]为完全二叉树ls的叶子结点,存有k个关键字,沿从叶子  

* 到根的k条路径将ls调整成为败者树。 

*/ 

void CreateLoserTree(LoserTree ls){  

    int i; 

    b[k] = MINKEY; 

     

    /* 设置ls中“败者”的初值 */ 

    for(i = 0; i < k; ++i){ 

        ls[i] = k;  

    } 

     

    /* 依次从b[k-1],b[k-2],…,b[0]出发调整败者 */ 

    for(i = k - 1; i >= 0; --i){ 

        Adjust(ls, i); 

    } 

 

/**  

* 利用败者树ls将编号从0到k-1的k个输入归并段中的记录归并到输出归并段。  

* b[0]至b[k-1]为败者树上的k个叶子结点,分别存放k个输入归并段中当前记录的关键字。  

*/ 

void K_Merge(LoserTree ls, External b){  

    int i, q; 

     

    /* 分别从k个输入归并段读人该段当前第一个记录的关键字到外结点 */ 

    for(i = 0; i < k; ++i) { 

        input(i, &b[i]); 

    } 

     

    /* 建败者树ls,选得最小关键字为b[ls[0]].key */ 

    CreateLoserTree(ls);  

     

    while(b[ls[0]] != MAXKEY){ 

        /* q指示当前最小关键字所在归并段 */ 

        q = ls[0];  

         

        /* 将编号为q的归并段中当前(关键字为b[q].key)的记录写至输出归并段 */ 

        output(q);  

         

        /* 从编号为q的输入归并段中读人下一个记录的关键字 */ 

        if(input(q, &b[q]) > 0){ 

            /* 调整败者树,选择新的最小关键字 */ 

            Adjust(ls,q);  

        }  

    } 

     

    /* 将含最大关键字MAXKEY的记录写至输出归并段 */ 

    output(ls[0]);  

 

void show(KeyType t) { 

    printf("(%d)", t); 

 

int main(){ 

    KeyType r; 

    int i, j; 

    char fname[k][4], fout[5] = "out", s[3]; 

    LoserTree ls; 

     

    /* 依次打开f0,f1,f2,…,k个文件 */ 

    for(i = 0; i < k; i++){  

        /* 生成k个文件名f0,f1,f2,… */ 

        itoa(i, s, 10);  

        strcpy(fname[i], "f"); 

        strcat(fname[i], s); 

         

        /* 以读的方式打开文件f0,f1,… */ 

        fp[i] = fopen(fname[i], "r");  

        printf("有序子文件f%d的记录为:\n",i); 

         

        /* 依次将f0,f1,…的数据读入r */ 

        do{ 

            j = fscanf(fp[i], "%d ", &r); 

            /* 输出r的内容 */ 

            if(j == 1){ 

                show(r);  

            } 

        }while(j == 1); 

        printf("\n"); 

         

        /* 使fp[i]的指针重新返回f0,f1,…的起始位置,以便重新读入内存 */ 

        rewind(fp[i]);  

    } 

     

    /* 以写的方式打开大文件fout */ 

    fp[k] = fopen(fout, "w");  

     

    /* 利用败者树ls将k个输入归并段中的记录归并到输出归并段,即大文件fout */ 

    K_Merge(ls, b);  

     

    /* 关闭文件f0,f1,…和文件fout */ 

    for(i = 0; i <= k; i++){ 

        fclose(fp[i]);  

    } 

     

    /* 以读的方式重新打开大文件fout验证排序 */ 

    fp[k] = fopen(fout, "r");  

    printf("排序后的大文件的记录为:\n"); 

     

    i = 1; 

    do{ 

        /* 将fout的数据读入r */ 

        j = fscanf(fp[k], "%d ", &r); 

 

        /* 输出r的内容 */ 

        if(j == 1){ 

            show(r);  

        } 

         

        /* 换行 */ 

        if(i++ % M == 0){ 

            printf("\n");  

        } 

    }while(j == 1); 

    printf("\n"); 

     

    /* 关闭大文件fout */ 

    fclose(fp[k]);  

    return 0;

} 

测试数据:注意在每个文件后面都应该加一个哨兵,即一个最大值
f0: 10 15 16 100 
f1: 9 18 20 100
f2: 20 22 40 100
out: 9 10 15 16 18 20 20 22 40 100 

参考文献:

[1] http://baike.baidu.com/view/1368718.htm

[2] http://blog.csdn.net/nomad2/archive/2007/12/15/1940266.aspx

分享到:
评论

相关推荐

    外排序(磁盘排序)之多路归并排序的简单实现

    ### 外排序(磁盘排序)之多路归并排序的简单实现 #### 知识点概述 在计算机科学领域,排序算法是数据处理的重要组成部分。对于内存足够存放所有待排序元素的情况,我们通常采用诸如快速排序、堆排序等内部排序方法...

    二路归并和多路归并排序PPT数据结构课件

    多路归并排序在处理大规模数据集时特别有用,尤其是在外部排序场景下,即数据量太大无法完全加载到内存中时。在这种情况下,多路归并排序可以通过多次读写磁盘来完成排序任务,相比其他算法如快速排序,它可以更有效...

    二路归并排序

    二路归并排序广泛应用于外部排序、数据库管理系统、数据分析和科学计算等领域。它的高效率和稳定性使得其在实际应用中具有很高的价值。 二路归并排序是一种高效、稳定的排序算法,广泛应用于各种领域。

    外部排序数据结构与算法

    3. **中间结果合并**:在多路归并过程中,可能会产生新的中间文件,如果这些文件依然超过内存限制,就需要重复预排序和多路归并的过程,直到最后得到一个完全排序的大文件。 4. **空间效率**:在资源有限的情况下,...

    6种排序算法选择排序,冒泡排序,插入排序基数排序,快速排序,归并排序

    - 在C++中,基数排序通常用到多路归并的思想,利用数组或队列存储每一位的值,并按照从小到大的顺序进行处理。 5. **快速排序(Quick Sort)** - 快速排序由C.A.R. Hoare在1960年提出,它的基本思想是通过一趟排序...

    【课件】8.7.1+8.7.2外部排序.pdf

    以一个多路归并为例,假设有一个大文件需要进行外部排序。首先,将大文件分成若干个小文件,并对每个小文件进行内部排序。之后,采用多路归并的方式逐步将这些小文件合并为一个有序的大文件。具体步骤如下: 1. **...

    第七章:外部排序-20211

    - 多路归并是减少外部排序中归并遍数的关键,通过同时合并多个已排序的小段,可以降低I/O次数。 - 归并层数等于log基k的段数加1,k表示每次归并的路数。 - 增大初始归并段的长度和采用多路归并都能有效地减少I/O...

    数据库系统实现两阶段多路归并排序算法的C实现.docx

    数据库系统实现两阶段多路归并排序算法的C实现 数据库系统实现两阶段多路归并排序算法的C实现是指使用C语言实现两阶段多路归并排序算法,以解决大规模数据库排序问题。该算法分为两个阶段:Phase 1和Phase 2。Phase...

    数据结构课件:第11章 外部排序.ppt

    - 在多路平衡归并排序中,数据被划分为多个段,每个段分别在内存中进行排序,然后进行多路归并。 - 归并路数 k 决定了每次归并的段数,从而影响总的读写次数 d。k 越大,d 可能越小,但同时也可能增加内部归并的...

    (源码)基于C++的多线程外部数据排序与归并系统.zip

    通过多线程技术,系统能够在有限的内存资源下高效处理16GB级别的外部数据,实现快速排序与归并。 ## 项目的主要特性和功能 1. 多线程并行排序与归并 支持多线程并发处理,最大线程数为16。 使用快速排序算法进行...

    外部排序算法

    外部排序通常分为两个主要步骤:多路归并和排序段构建。 **1. 多路归并(K-Way Merge)** 多路归并是外部排序的核心部分,它将多个已排序的小文件(或内存中的有序子序列)合并成一个大的有序文件。这个过程中使用...

    归并排序 排序

    在这个阶段,归并排序采用“二路归并”技术,即将两个已经排序的子序列 R[low..mid] 和 R[mid+1..high] 合并为一个单一的有序序列 R[low..high]。这个过程通常通过两个指针和一个临时数组来实现,依次比较两个子序列...

    高一凡代码-第10章 外部排序.rar

    4. **多路归并**:当所有块都排序完毕后,采用多路归并算法将这些有序片段合并成一个大的有序文件。这个过程中,根据内存大小和片段数量,可能会有多个阶段的归并操作。 5. **最后归并**:最后一步是将所有的小段...

    (源码)基于C语言的外部排序模拟系统.zip

    通过多路归并排序算法将这些小数据子集合并成一个有序的大文件。 3. 优化算法 使用败者树和最小堆来优化排序过程中的最小值选择。 4. 性能分析 分析多路归并排序算法的时间和空间性能。 ## 安装使用步骤 1. ...

    算法之外部排序.pdf

    - **原理**:利用多路归并的思想,通过将多个已排序的初始合并段进行多路归并,逐步构建更大的有序段。 - **关键步骤**:涉及如何选择合适的磁带数量以及如何高效地进行归并操作。 #### 四、置换-选择排序 - **...

    2012版《数据结构高分笔记》更新补丁之外部排序.pdf

    归并排序法是外部排序中最常用的技术,它分为两个阶段。首先,将大文件分段输入到内存,使用内部排序算法对每段数据进行排序,形成若干个有序的小段(归并段),然后将这些排序好的段写回外存。其次,通过多遍的归并...

    8.7_1_外部排序1

    在实际操作中,为了优化性能,可能需要使用更复杂的算法和策略,比如多路归并排序,以提高合并效率和减少磁盘I/O操作。此外,还需要考虑磁盘的预读取策略和磁盘调度算法,以减少等待时间。 总的来说,外部排序是...

    归并排序(JAVA)

    - **使用更少的临时空间**:在某些情况下,可以通过修改合并算法,减少临时数组的使用,例如三路归并排序可以处理含有重复元素的数组,同时减少空间需求。 通过深入理解和实践`MergeSort.java`文件,你可以掌握...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics