一般来说，对一个数组的排序，我们常用冒泡排序、快速排序、堆排序等算法进行排序。这样的数组能够一次性加载到内存中，使用上述的排序算法就能轻而易举进行排序，所以上述的排序算法可以称之为堆内排序。

　　然而有些场景下，一个待排序的文件可能超过甚至远远大于应用程序的运行内存。这种情况，一次性将文件加载到内存中，明显是不可行的，需要使用其他的排序手段进行排序。外部排序就是一种可行的方案。

　　基本思想

　　1、将原文件拆分成一个个能一次性加载到内存的小文件

　　2、依次将小文件排序

　　3、将排好序的小文件归并成一个有序的大文件

　　归并的方法

　　二路归并

　　各片段均已采用内排序算法进行排序，每次读入2路有序片段的前m个元素进行归并;若输出缓冲区已满，则将已归并好的元素写入文件;若其中一路m个元素归并完成，读入该路剩下的前m个元素。重复交替执行，直到所有元素都归并完成为止

　　缺点：元素需要反复比较，比较次数过多，导致归并的效率很低。

　　k路归并

　　基于二路归并多次比较的缺点，有人提出了改进算法，采用多路归并来提高效率。

　　k路归并可以使用堆进行排序，利用完全二叉树的性质，可以很快更新，保持堆的性质。但是，操作次数不够精简。

　　胜者树

　　归并过程：

　　1、在拆分成k个文件并排序后，取每个文件的首个元素作为叶子节点，构建一颗败者树

　　2、输出一个最值到缓冲区;如果缓冲区已满，则将数据写入文件

　　3、从输出的值对应的来源文件取元素，加入到胜者树中，同时调整树

　　4、重复第2、3步骤，直到所有数据都读取并归并，最终得到排序的文件

　　败者树将败者存放在父结点中，而胜者再与上一级的父结点比较。败者树的更新只需将子节点与父节点比较。