1. 外部排序算法基本思想是什么
外部排序的基本思路
假设有一个72KB的文件，其中存储了18K个整数，磁盘中物理块的大小为4KB，将文件分成18组，每组刚好4KB。
首先通过18次内部排序，把18组数据排好序，得到初始的18个归并段R1~R18，每个归并段有1024个整数。
然后对这18个归并段使用4路平衡归并排序：
第1次归并：产生5个归并段
R11 R12 R13 R14 R15
其中
R11是由{R1,R2,R3,R4}中的数据合并而来
R12是由{R5,R6,R7,R8}中的数据合并而来
R13是由{R9,R10,R11,R12}中的数据合并而来
R14是由{R13,R14,R15,R16}中的数据合并而来
R15是由{R17,R18}中的数据合并而来
把这5个归并段的数据写入5个文件：
foo_1.dat foo_2.dat foo_3.dat foo_4.dat foo_5.dat
第2次归并：从第1次归并产生的5个文件中读取数据，合并，产生2个归并段
R21 R22
其中R21是由{R11,R12,R13,R14}中的数据合并而来
其中R22是由{R15}中的数据合并而来
把这2个归并段写入2个文件
bar_1.dat bar_2.dat
第3次归并：从第2次归并产生的2个文件中读取数据，合并，产生1个归并段
R31
R31是由{R21,R22}中的数据合并而来
把这个文件写入1个文件
foo_1.dat
此即为最终排序好的文件。
二 使用败者树加快合并排序
外部排序最耗时间的操作时磁盘读写，对于有m个初始归并段，k路平衡的归并排序，磁盘读写次数为
|logkm|，可见增大k的值可以减少磁盘读写的次数，但增大k的值也会带来负面效应，即进行k路合并
的时候会增加算法复杂度，来看一个例子。
把n个整数分成k组，每组整数都已排序好，现在要把k组数据合并成1组排好序的整数，求算法复杂度