K-way合并的最大K
Maximum K for K-way merge
我想知道，K 向归并排序的最大 K 是多少，或者是否有最大值。
该算法的时间复杂度为 O(nlogK)。我一直在寻找它几个小时，但没有运气。有人可以 link 我到一些解释它的文章，或者告诉我是否有一些限制，为什么会这样？
另外我想知道是否有推荐使用的 K 值，这是最有效的。
在内部（仅内存）排序的情况下，无论 K 为何，对数据的操作总数大致相同。令 x = n log2(n)。 2 路归并排序需要 x 次移动，最坏情况下 x 比较总共 x + x = (2)x 次操作。 （从技术上讲，即使在最坏的情况下，也比 x 比较少一点，但 x 足够接近，可以理解这里的想法）。 4 路合并排序需要 (1/2)x 次移动和最坏情况 (3/2)x 比较，因此总共 (1/2)x + (3/2)x = (2)x 操作。如果比较快于移动，则 4 路归并排序更快，如果移动快于比较，则 2 路归并排序更快。还有指针或索引等变量保存在寄存器或堆栈中的问题，对于 4 路合并，您需要 16 个寄存器（如 64 位模式下的 X86）。作为移动速度更快的示例，请考虑对对象指针数组进行排序的情况，仅移动指针，但比较对象（这涉及对每个对象的指针取消引用）。
对于外部排序，在外部设备（磁盘驱动器，或者过去是一堆磁带驱动器）上创建排序块的内部排序可以是任何算法，K 路部分只是合并块.在外部排序传递的数量和足够大的 K 之间存在权衡，以便 K 路合并成为 cpu 绑定而不是 I/O 绑定。总时间为I/O次+超过I/O次的任何cpu次。 Gnu 对大数据文件的排序使用 K = 16。K 方式合并是使用 K 元素最小堆完成的，其中每个堆条目对应一个结构（或等效结构），该结构包含块 ID、记录索引或指针、数字内存中剩余的块的记录数，块中剩余的记录数）。初始创建K个表项的最小堆后，堆的前端元素对应K个表项中当前最小元素（假设升序）的结构。该元素被移动以输出，下一个元素从该块中读取，并且堆被更新以反映下一个元素放置堆中前端条目的位置。一旦到达块的末尾，合并就变成 K-1 合并，然后是 K-2 合并，直到只剩下 1 个块被复制。
我想知道，K 向归并排序的最大 K 是多少，或者是否有最大值。 该算法的时间复杂度为 O(nlogK)。我一直在寻找它几个小时，但没有运气。有人可以 link 我到一些解释它的文章，或者告诉我是否有一些限制，为什么会这样？ 另外我想知道是否有推荐使用的 K 值，这是最有效的。
在内部（仅内存）排序的情况下，无论 K 为何，对数据的操作总数大致相同。令 x = n log2(n)。 2 路归并排序需要 x 次移动，最坏情况下 x 比较总共 x + x = (2)x 次操作。 （从技术上讲，即使在最坏的情况下，也比 x 比较少一点，但 x 足够接近，可以理解这里的想法）。 4 路合并排序需要 (1/2)x 次移动和最坏情况 (3/2)x 比较，因此总共 (1/2)x + (3/2)x = (2)x 操作。如果比较快于移动，则 4 路归并排序更快，如果移动快于比较，则 2 路归并排序更快。还有指针或索引等变量保存在寄存器或堆栈中的问题，对于 4 路合并，您需要 16 个寄存器（如 64 位模式下的 X86）。作为移动速度更快的示例，请考虑对对象指针数组进行排序的情况，仅移动指针，但比较对象（这涉及对每个对象的指针取消引用）。
对于外部排序，在外部设备（磁盘驱动器，或者过去是一堆磁带驱动器）上创建排序块的内部排序可以是任何算法，K 路部分只是合并块.在外部排序传递的数量和足够大的 K 之间存在权衡，以便 K 路合并成为 cpu 绑定而不是 I/O 绑定。总时间为I/O次+超过I/O次的任何cpu次。 Gnu 对大数据文件的排序使用 K = 16。K 方式合并是使用 K 元素最小堆完成的，其中每个堆条目对应一个结构（或等效结构），该结构包含块 ID、记录索引或指针、数字内存中剩余的块的记录数，块中剩余的记录数）。初始创建K个表项的最小堆后，堆的前端元素对应K个表项中当前最小元素（假设升序）的结构。该元素被移动以输出，下一个元素从该块中读取，并且堆被更新以反映下一个元素放置堆中前端条目的位置。一旦到达块的末尾，合并就变成 K-1 合并，然后是 K-2 合并，直到只剩下 1 个块被复制。