如何对大型数据集实际使用归并排序？
假设我有几个带有以下数据的排序文件：
1.txt
1
2
2
2.txt
3
4
5
3.txt
1
1
1
假设我们不能同时将所有文件的内容保存在内存中（假设我们只能保存每个文件中的两个数字）。
我听说在这种情况下我可以使用某种 R-way 合并排序，但我不明白我该怎么做。
如您所见，第一次迭代将为我们提供以下排序序列：
1 1 1 2 3 4
，所以我们将它刷新到输出文件。但是，我们将在下一次迭代中1再次（从文件中）得到，所以整个结果序列是错误的！3.txt
I heard that I can use some kind of R-way merge sort in this case but I don't understand how can I actually do it.
N 路合并很容易解释。您打开所有文件，从每个文件中获取第一个元素并将它们放入堆中。然后，该算法通过从堆（pop）中获取最小元素，将其写入您的输出缓冲区，然后从该项目所源自的文件中读取下一个元素。重复直到所有文件都为空。
首先填充与文件一样多的变量，一个变量附加到一个文件。在每一步找到三个变量中的最小值，并将其刷新到输出，同时从同一个文件再次填充它。
| 1.txt | 2.txt | 3.txt |
| 1 | 3 | 1 | output 1 refill from file 1
| 2 | 3 | 1 | output 1 refill from file 3
| 2 | 3 | 1 | output 1 refill from file 3
| 2 | 3 | 1 | output 1 refill from file 3
| 2 | 3 | nil | output 2 refill from file 1
| 2 | 3 | nil | output 2 refill from file 1
| nil | 3 | nil | output 3 refill from file 2
| nil | 4 | nil | output 4 refill from file 2
| nil | 5 | nil | output 5 refill from file 2
| nil | nil | nil | end