大数据小内存排序问题如何巧妙解决
作者：思wu邪
文章介绍了大数据小内存排序的三种方法：数据库排序、分治法和位图法,数据库排序简单但速度慢,对设备要求高；分治法高效但实现复杂；位图法可读性差,但存储空间受限
大数据小内存排序问题，很经典，很常见，类似的还有比如 “如何对上百万考试的成绩进行排序” 等等。
三种方法：
- 数据库排序（对数据库设备要求较高）
- 分治法（常见思路）
- 位图法（Bitmap）
方法概要
数据库排序（对数据库设备要求较高）
操作：将数据全部导入数据库，建立索引，数据库对数据进行排序，提取出数据。
特点：操作简单， 运算速度较慢，对数据库设备要求较高。分治法（常见思路）
操作：操作与归并排序的思想类似，都是分治。
将数据进行分块，然后对每个数据块进行内部的排序（假如是对int形数据升序）。
和归并排序类似，每个数据块取第一个数据（当前块的最小数据），然后比较取出的数据，取其最小加入结果集。
重复2操作，直到取完所有数据，此时排序完毕。
特点：
位图法（Bitmap）
操作：基本思想就是利用一位（bit）代表一个数字，例如第 3 位上为 1，则说明 3 这个数字出现过，若为0，则说明 3 这个数字没有出现过。很简单~
java.util 封装了
BitSet这样一个类，是位图法的典型实现。特点：
可读性差（不是一般的差 🤔）
位图存储的元素个数虽然比一般做法多，但是存储的元素大小受限于存储空间的大小。要想定义存储空间大小就需要实现知道存储的元素到底有多少
对于有符号类型的数据，需要用 2 位来表示，比如 第 0 位和第 1 位表示 0 这个数据，第 2 位和第 3 位表示 1 这个数据......，这会让位图能存储的元素个数，元素值大小上限减半
只知道元素是否出现，无法知道出现的具体次数
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