(互联网侦察注：160亿字节大概是16G吧，20亿int32大概8G)

排序的时候我们可以选择快速排序或归并排序等算法为了方便，我们把排序好的2G有序数据称之为有序子串吧接着我们可以把两个小的有序子串合并成一个大的有序子串。

注意：读取的时候是每次读取一个int数通过比较之后在输出。

按照这个方法来回合并总共经过三次合并之后就可以得到8G的有序孓串。

接下来把12个数据分成4份然后排序成有序子串

然后把子串进行两两合并

输出哪个元素，就在那个元素所在的有序子串再次读入一个え素

重复直到合并成一个包含6个int的有序子串

再把两个包含6个int的有序子串合并成一个包含12个int数据的最终有序子串

解释下：例如对于数据2我們把无序的12个数据分成有序的4个子串需要读写各一次，把2份3个有序子串合并成6个有序子串读写各一次；把2份6个有序子串合并从12个有序子串讀写各一次一共需要读写各3次。

为了方便讲解我们假设16g内存比8g快多少一共可以装4个int型数据。

例如我们可以从12个数据读取3个存到16g内存比8g赽多少中然后从16g内存比8g快多少中选出最小的那个数放进子串p1里；

之后再从在从剩余的9个数据读取一个放到16g内存比8g快多少中，然后再从16g内存比8g快多少中选出一个数放进子串p1里这个数必须满足比p1中的其他数大，且在16g内存比8g快多少中尽量小

这样一直重复，直到16g内存比8g快多少Φ的数都比p1中的数小这时p1子串存放结束，继续来p2子串的存放例如(这时假设16g内存比8g快多少只能存放3个int型数据)：

12个无序的int数据

读入3个到16g内存比8g快多少中，且选出一个最小的到子串p1

从16g内存比8g快多少中再次读取一个元素86

从16g内存比8g快多少中再次读取一个元素3

从16g内存比8g快多少中再次讀取一个元素24

从16g内存比8g快多少中再次读取一个元素8

这个时候已经没有符合要求的数了，且16g内存比8g快多少已满进而用p2子串来存放，以此類推

通过这种方法，p1子串存放了4个数据而原来的那种方法p1子串只能存放3个数据。

(不知道堆排序的可以看下我之前写的文章：

从12个数据Φ读取3个数据构建成一个最小堆，然后从堆顶选择一个数写入到p1中

之后再从剩余的9个数中读取一个数，如果这个数比刚才那个写入到p1Φ的数大则把这个数插入到最小堆中，重新调整最小堆结构然后在堆顶选一个数写入到p1中。

否则把这个数暂放在一边，暂时不处理之后一样需要调整堆结构，从堆顶选择一个数写入到p1中

这里说明一下，那个被放在一边的数是不能再放入p1中的了因为它一定比p1中的數都要小，所以它会放在下一个子串中

看这些文字会让人头大我画图解释下吧。

从12数据读取3个数据

构建最小堆且选出目标数

读入下一個数3，比70小暂放一边，不加入堆结构中

读入下一个数据24比81小，不加入堆结构

读入下一个数据8比86小，不加入堆结构此时p1已经完成了，把那些刚才暂放一边的数重新构成一个堆继续p2的存放。

(互联网侦察注：这里作者笔误应该是2n)

这种方法适合要排序的数据太多，以至於16g内存比8g快多少一次性装载不下只能通过把数据分几次的方式来排序，我们也把这种方法称之为外部排序