Based on the external sorting of k-way multi-way merge sorting, the loser tree is used to randomly generate the input external memory data and simulate the external sorting
用的java实现
多路归并排序算法的实现 1：自己设计记录格式，至少包括2个属性（A和B），其中A为数值型，B作为记录的内容类型不限。 2：随机生成足够数量的记录，并存储为外存文件（尽量选择2进制格式）。 3：基于数值型属性A，用高级语言实现多路归并排序算法，并分析性能（时间和空间）。
模拟真实情况，生成足够多的数据记录
采用败者树，最小堆，置换选择等算法来模拟外部排序及其优化
该实验模拟外部排序，*考虑内存有限的条件，来在内存中多次生成随机记录，直到生成到指定数据记录数，*设定条件:内存<总计Record大小<外存
#define RECORDS_TOTAL_NUM 20000 // 定义记录总数 #define A_MAX 30000 // 定义记录中A属性的最大值 #define BUFFER_TOTAL_SIZE 1000 // 定义总缓冲区大小 #define SUB_BUF_SIZE 20 // 有序子集合子缓冲区大小 #define OUTPUT_BUF_SIZE 200 // 输出缓冲区大小
#define WAYS_NUM 20 // 定义归并排序的路数
第一趟排序图
1. 第一步-生成初始归并段：
a) 将外存大文件input_record作为流输入，利用置换-选择排序算法或者其他算法，将原文件划分为多个数据子集，输出为多个小的已排序好的records（初始归并段），保存至subSet
b) 本实验中直接采用的是划分路数个数的子集，使得每个子集大小可以装入内存，对每个子集单独在内存中进行排序，排序后，输出为多个小的已排序好的records（初始归并段），保存至subSet
第二趟排序图
\2. 第二步-归并：
a) 输入缓冲区初始化
i. 把之前的每个已排序好的初始归并段（子集）的前面一部分元素，分配到到内存中的其对应的输入缓冲区
b) 排序缓冲区初始化
i. 将每个输入缓冲区的头元素（最小元素），加入到排序缓冲区
c) 输入缓冲区工作：
i. 每次输入缓冲区元素被排序缓冲区取出一个元素之后，实时从对应初始归并段中补充元素
d) 排序缓冲区工作：
i. 通过特定算法（算法1：顺序遍历所有元素，找出最小值 算法2：通过最维护最小堆，找出最小值 算法3：通过维护败者树，找出最小值），选出排序缓冲区中最小元素，然后加入到输出缓冲区
ii. 每次排序缓冲区的元素被输出缓冲区取出一个之后，实时从输入缓冲区补充一个元素进排序缓冲区
e) 输出缓冲区工作：
i. 如果输出缓冲区满了，则把缓冲区内容输出到外存中，清空输出缓冲区继续工作
ii. 直到所有输入缓冲区为空
\3. 当归并完成时候，排序结束，此时output_record是已经排序好的文件
设计的败者树示意图
l 按照这个图顺序定义b0,b1~b4的顺序，b0必须从第一个最小叶子结点作为b0，才符合b_parnet = (b_index+b_size)/2
l 叶子节点对应着初始归并段的输入缓冲区
l 每次都是记录败者节点，拿着胜者去向上比较
1：自己设计记录格式，至少包括2个属性（A和B），其中A为数值型，B作为记录的内容类型不限。
2：随机生成足够数量的记录，并存储为外存文件（尽量选择2进制格式）。
3：基于数值型属性A，用高级语言实现多路归并排序算法，并分析性能（时间和空间）。
