在程序员备考的强化阶段（第 3 - 4 个月），数据结构中的外部排序是一个重要的知识点，而其中的归并排序更是需要我们深入理解和掌握。
一、归并排序（外部分块 / 内部分类 / 归并）流程
（1）外部分块
首先，将大文件分成若干个大小适中的块。这些块的大小通常要考虑到内存的限制，以便能够将每个块读入内存进行处理。
（2）内部分类
对于每个块内部的数据，在内存中使用常规的归并排序算法进行排序。这一步可以保证每个块内的数据都是有序的。
（3）归并
将已经排好序的块逐个读入内存，进行多路归并操作，最终得到整个大文件有序的结果。
学习方法：
通过画图的方式来直观地理解外部分块、内部分类和归并的过程，多做一些实际的案例分析，加深对流程的熟悉程度。
二、磁盘 I/O 次数（2(m - 1)(log_k N)）计算**
其中，m 表示块的数量，k 表示归并的路数，N 表示总的数据量。
这个公式的理解需要我们明白每一次归并操作都会涉及到磁盘的读写。在计算时，要清楚每个参数的含义以及它们之间的相互关系。
学习方法：
推导公式的过程是关键，多做几道不同参数的计算题目，熟练掌握计算方法。
三、大数据量场景下的算法选择依据
在面对大数据量时，选择合适的排序算法需要考虑多个因素。
1. 数据量大小：如果数据量过大，超过了内存的容量，就需要采用外部排序算法，如归并排序。
2. 磁盘 I/O 成本：尽量减少磁盘的读写次数，以降低时间成本。
3. 数据的特点：例如数据的分布是否均匀等。
学习方法：
结合实际的大数据场景案例进行分析，比较不同算法在不同条件下的优劣。
总之，在强化阶段对于数据结构中的外部排序，特别是归并排序的学习，需要我们清晰地掌握其流程、准确计算磁盘 I/O 次数，并能够根据大数据量的场景合理选择算法。只有这样，才能在考试中应对相关的题目，为最终的顺利通过打下坚实的基础。
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