K路归并 基于最小堆和败者树 基于堆的K路归并步骤 示例 基于败者树的K路归并 示例 结论 在大规模图数据处理的场景下,如何高效地排序海量数据是一个核心问题。传统排序算法在面对大规模数据时往往显得力不从心,因此需要更复杂和高效的方法来应对这一挑战。 在Gdmbase的开发过程中,我们面临一个典型问题:需要对来自多个节点的有序数据
就是说是k路归并的话,访问硬盘次数就是logk(m)。但是这里边存在一个矛盾:如果增大k,归并的时候比较次数增加了。那我们只要找到一种可以增大k,然后比较次数又比较少的方法就行了,这就是多路归并---败者树。看下面推导: 这里边logk(m)表示读取次数等于(log2(m)/log2(k)),比较次数(n-1),如果采用多路归并...
k叉树和k路归并的趟数s与初始归并段数量m的关系 对于同一文件而言,进行外部排序所需要的IO次数和归并的趟数s成正比 对于m个初始归并段,做k路平衡归并,归并的趟数s满足 s就是归并k叉树的高度 m = k s m=k^sm=ks s = f l o o r ( log k m ) s=floor(\log_k m)s=floor(logkm)...
败者树是一种可用于高效实现 k 路归并排序的数据结构,通过维护 k 个归并段中最小元素的信息,可以快速实现归并排序。由于每次归并需要定位最小值,因此败者树的结点个数为 k (不含冠军结点),并且树中每个结点都对应一个归并段。 冠军节点是指位于败者树的根节点,它不属于任何一个归并段,只是一个辅助节点,用于...
因为k路归并的败者树深度为【log 2 k】,因此k个记录中选择最小关键字,最多需要【log 2 k】比较。所以总的比较次数为 S(n-1)【log 2 k】=[log k r] (n-1)【log 2 k】= (n-1) [log 2 r] 可见,使用败者树后,内部归并的比较次数与k无关了。因此,只要内存空间允许,增大归并路数k将有效地减少归...
三、K路归并排序 我们把败者树分为两部分: 第一部分是b[],用来保存K路数组的首元素,叶节点存放在此处 第二部分式ls[],用来保存败者数组的下标,b[0]是最终的胜者(即所求的数),败者节点存放在此处 1、创建败者树 败者树 调整败者树 将新补充的节点与其父节点进行比较,败者留在该父节点上,胜者继续向上直至根...
对于k路归并,第一次构造败者树需要对比关键字k-1次, 有了败者树,选出最小元素,只需要对比⌈log~2~^k^⌉ 2.2 置换-选择排序优化方法 让归并段更少,即让归并段更长。 初始待排序文件,不断的将当前内存工作区中,大于minmax的最小值,加入归并段中,每加入一个,再从初始待排序文件中补充一个,直到内存工作区...
对于k路归并,第一次构造败者树需要对比关键字k-1次, 有了败者树,选出最小元素,只需要对比⌈log~2~^k^⌉ 2.2 置换-选择排序优化方法 让归并段更少,即让归并段更长。 初始待排序文件,不断的将当前内存工作区中,大于minmax的最小值,加入归并段中,每加入一个,再从初始待排序文件中补充一个,直到内存工作区...
// k路归并 #definek5 //设每小个文件有N个数据(可将整个文件一次读入内存的称为小文件) #defineN3 #defineMk//设输出M个数据换行 typedef int InfoType;//定义其它数据项的类型 typedef int KeyType;//定义关键字类型为整型 #define MAXSIZE 20//一个用作示例的小顺序表的最大长度 //待排记录的数据类...
在k路归并排序中经常用到。 一、胜者树 胜者树的一个优点是,如果一个选手的值改变了,可以很容易地修改这棵胜者树。只需要沿着从该结点到根结点的路径修改这棵二叉树,而不必改变其他比赛的结果。下面是选择一个最小的数字为最胜利者(见图1所示),第一次把各个数组里面的第一个元素都放进去,这是根据胜利树...