To represent the sorted array one can just store the first element and the difference between adjacent elements. In this way we are concerned with encoding 10^6 elements that can sum up to at most 10^8. Let's call this D. To encode the elements of D one can use a Huffman code. The dictionary for the Huffman code can be created on the go and the array updated every time a new item is inserted in the sorted array (insertion sort). Note that when the dictionary changes because of a new item the whole array should be updated to match the new encoding.

如果每个唯一元素的数量相等，则编码D中每个元素的平均比特数将最大化。比如元素d1 d2…， dN在D中各出现F次。在这种情况下(最坏的情况是输入序列中同时有0和10^8)我们有

sum（1<=i<=N） F. di = 10^8

在哪里

sum(1<=i<=N) F=10^6，或F=10^6/N，归一化频率将是p= F/10^=1/N

平均比特数为-log2(1/P) = log2(N)。在这种情况下，我们应该找到使n最大化的情况，这发生在di从0开始的连续数，或者di= i-1时

10 ^ 8 =(1 < =我< = N) f . di =(1 < =我< = N) (10 ^ 6 / N)(张)= (10 ^ 6 / N) N (N - 1) / 2

i.e.

N <= 201。在这种情况下，平均比特数是log2(201)=7.6511，这意味着我们将需要大约1字节的每个输入元素来保存排序的数组。注意，这并不意味着D一般不能有超过201个元素。它只是说明，如果D的元素是均匀分布的，那么D的唯一值不可能超过201个。

你最多要数到99,999,999，并在沿途标明1,000,000个站点。因此，可以使用位流进行解释，即1表示递增计数器，0表示输出数字。如果流中的前8位是00110010，到目前为止我们将有0,0,2,2,3。

Log (99,999,999 + 1,000,000) / Log(2) = 26.59。你的内存中有2^28位。你只需要用一半!

(我原来的答案是错误的，对不起，数学不好，见下面的休息。)

这个怎么样?

前27位存储您所看到的最小数字，然后是与下一个数字的差值，编码如下:5位存储用于存储差值的位数，然后是差值。使用00000表示您再次看到了该数字。

这是因为插入的数字越多，数字之间的平均差值就越小，所以当你添加更多的数字时，你用更少的比特来存储差值。我想这叫做增量表。

我能想到的最糟糕的情况是所有数字都等距(以100为间隔)，例如假设0是第一个数字:

000000000000000000000000000 00111 1100100
                            ^^^^^^^^^^^^^
                            a million times

27 + 1,000,000 * (5+7) bits = ~ 427k

Reddit来拯救你!

如果你要做的只是把它们排序，这个问题就简单了。它需要122k(100万比特)来存储你看到的数字(如果看到0，则第0位，如果看到2300，则第2300位，等等。

读取数字，将它们存储在位域中，然后在保持计数的同时将位移出。

但是，你必须记住你看过多少。我受到上面的子列表答案的启发，想出了这个方案:

用2位或27位代替1位:

00表示你没有看到这个数字。 01表示你看过一次 1表示你看过，接下来的26位是看了多少次。

我认为这是可行的:如果没有重复，你就有一个244k的列表。 在最坏的情况下，你看到每个数字两次(如果你看到一个数字三次，它会缩短列表的其余部分)，这意味着你不止一次看到了50,000个，你0次或1次看到了950,000个项目。

50,000 * 27 + 950,000 * 2 = 396.7k.

如果你使用以下编码，你可以做进一步的改进:

0表示你没有看到这个数字 10表示你看过一次 11是你计数的方式

这将导致平均280.7k的存储空间。

编辑:我周日早上的数学算错了。

最坏的情况是，我们两次看到50万个数字，所以数学就变成了:

500,000 *27 + 500,000 *2 = 1.77M

交替编码导致平均存储为

500,000 * 27 + 500,000 = 1.70M

: (

现在的目标是一个实际的解决方案，覆盖所有可能的情况下，输入在8位数范围内，只有1MB的RAM。注:工作正在进行中，明天继续。使用对已排序整型的增量进行算术编码，对于1M个已排序整型，最坏的情况是每个条目花费大约7位(因为99999999/1000000是99，而log2(99)几乎是7位)。

但是你需要将1m个整数排序到7位或8位!级数越短，delta就越大，因此每个元素的比特数就越多。

我正在努力尽可能多地压缩(几乎)在原地。第一批接近250K的整数最多每个需要大约9位。因此结果大约需要275KB。重复使用剩余的空闲内存几次。然后解压缩-就地合并-压缩这些压缩块。这很难，但也是可能的。我认为。

合并后的列表将越来越接近每整数7位的目标。但是我不知道合并循环需要多少次迭代。也许3。

但是算术编码实现的不精确性可能使它不可能实现。如果这个问题是可能的，它将是非常紧张的。

有志愿者吗?

我在这里的建议很大程度上归功于Dan的解决方案

首先，我假设解决方案必须处理所有可能的输入列表。我认为流行的答案并没有做出这样的假设(在我看来这是一个巨大的错误)。

众所周知，任何形式的无损压缩都不会减小所有输入的大小。

所有流行的答案都假设它们能够有效地应用压缩来允许它们有额外的空间。事实上，一个足够大的额外空间块，以未压缩的形式保存他们部分完成的列表的一部分，并允许他们执行排序操作。这只是一个糟糕的假设。

对于这样的解决方案，任何了解如何进行压缩的人都能够设计一些不能很好地压缩该方案的输入数据，并且“解决方案”很可能会由于空间不足而崩溃。

相反，我采用数学方法。我们可能的输出是所有长度为LEN的列表，由0..MAX范围内的元素组成。这里LEN是1,000,000,MAX是100,000,000。

对于任意的LEN和MAX，编码此状态所需的比特数为:

Log2(MAX multichoice LEN)

因此，对于我们的数字，一旦我们完成了接收和排序，我们将需要至少Log2(100,000,000 MC 1,000,000)位来存储我们的结果，以一种能够唯一区分所有可能输出的方式。

这是~= 988kb。所以我们有足够的空间来存放结果。从这个角度来看，这是可能的。

[删除了无意义的漫谈，现在有更好的例子…]

最好的答案在这里。

另一个很好的答案是这里，它基本上使用插入排序作为函数，将列表扩展为一个元素(缓冲一些元素并进行预先排序，以允许一次插入多个元素，节省一些时间)。使用一个很好的压缩状态编码，7位增量的桶

To represent the sorted array one can just store the first element and the difference between adjacent elements. In this way we are concerned with encoding 10^6 elements that can sum up to at most 10^8. Let's call this D. To encode the elements of D one can use a Huffman code. The dictionary for the Huffman code can be created on the go and the array updated every time a new item is inserted in the sorted array (insertion sort). Note that when the dictionary changes because of a new item the whole array should be updated to match the new encoding.

如果每个唯一元素的数量相等，则编码D中每个元素的平均比特数将最大化。比如元素d1 d2…， dN在D中各出现F次。在这种情况下(最坏的情况是输入序列中同时有0和10^8)我们有

sum（1<=i<=N） F. di = 10^8

在哪里

sum(1<=i<=N) F=10^6，或F=10^6/N，归一化频率将是p= F/10^=1/N

平均比特数为-log2(1/P) = log2(N)。在这种情况下，我们应该找到使n最大化的情况，这发生在di从0开始的连续数，或者di= i-1时

10 ^ 8 =(1 < =我< = N) f . di =(1 < =我< = N) (10 ^ 6 / N)(张)= (10 ^ 6 / N) N (N - 1) / 2

i.e.

N <= 201。在这种情况下，平均比特数是log2(201)=7.6511，这意味着我们将需要大约1字节的每个输入元素来保存排序的数组。注意，这并不意味着D一般不能有超过201个元素。它只是说明，如果D的元素是均匀分布的，那么D的唯一值不可能超过201个。