If it is possible to read the input file more than once (your problem statement doesn't say it can't), the following should work. It is described in Benchley's book "Programming Perls." If we store each number in 8 bytes we can store 250,000 numbers in one megabyte. Use a program that makes 40 passes over the input file. On the first pass it reads into memory any integer between 0 and 249,999, sorts the (at most) 250,000 integers and writes them to the output file. The second pass sorts the integers from 250,000 to 499,999 and so on to the 40th pass, which sorts 9,750,000 to 9,999,999.

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

我有一台有1M内存的电脑，没有其他本地存储

另一种作弊方法:你可以使用非本地(网络)存储代替(你的问题不排除这一点)，调用一个网络服务，它可以使用直接的基于磁盘的归并排序(或者只需要足够的RAM来在内存中排序，因为你只需要接受1M的数字)，而不需要(公认非常巧妙的)已经给出的解决方案。

这可能是作弊，但不清楚你是在寻找一个现实问题的解决方案，还是一个让人扭曲规则的谜题……如果是后者，那么简单的欺骗可能比复杂但“真实”的解决方案(正如其他人指出的那样，后者只能用于可压缩输入)得到更好的结果。

你试过转换成十六进制吗?

我可以看到前后文件大小都有了很大的减小;然后，用自由空间分步计算。也许，再次转换为dec, order，十六进制，另一个块，转换为dec, order…

对不起. .我不知道是否可行

# for i in {1..10000};do echo $(od -N1 -An -i /dev/urandom) ; done > 10000numbers
# for i in $(cat 10000numbers ); do printf '%x\n' $i; done > 10000numbers_hex
# ls -lah total 100K
drwxr-xr-x  2 diego diego 4,0K oct 22 22:32 .
drwx------ 39 diego diego  12K oct 22 22:31 ..
-rw-r--r--  1 diego diego  29K oct 22 22:33 10000numbers_hex
-rw-r--r--  1 diego diego  35K oct 22 22:31 10000numbers

诀窍是将算法状态表示为“增量计数器”=“+”和“输出计数器”=“!”字符的压缩流，这是一个整数多集。例如，集合{0,3,3,4}将被表示为“!+++!!+!”，后面跟着任意数量的“+”字符。要修改多集，您可以输出字符，每次只保持恒定的解压缩量，并在以压缩形式流回之前进行适当的更改。

细节

我们知道最终集合中恰好有10^6个数字，所以最多有10^6个“!”字符。我们还知道我们的范围大小为10^8，这意味着最多有10^8个“+”字符。10^6 "的排列方式!s在10^8 "+"s中的值是(10^8 + 10^6)选10^6，因此指定某种特定的排列需要大约0.965 MiB '的数据。那太紧了。

我们可以独立对待每个角色而不超出我们的配额。“+”字符正好是“!”字符的100倍，如果我们忘记了它们是相互依赖的，那么每个字符是“+”的概率就简化为100:1。100:101的几率对应于每个字符0.08位，对于几乎相同的~0.965 MiB(忽略依赖关系在这种情况下只有~12位的代价!)

The simplest technique for storing independent characters with known prior probability is Huffman coding. Note that we need an impractically large tree (A huffman tree for blocks of 10 characters has an average cost per block of about 2.4 bits, for a total of ~2.9 Mib. A huffman tree for blocks of 20 characters has an average cost per block of about 3 bits, which is a total of ~1.8 MiB. We're probably going to need a block of size on the order of a hundred, implying more nodes in our tree than all the computer equipment that has ever existed can store.). However, ROM is technically "free" according to the problem and practical solutions that take advantage of the regularity in the tree will look essentially the same.

伪代码

Have a sufficiently large huffman tree (or similar block-by-block compression data) stored in ROM Start with a compressed string of 10^8 "+" characters. To insert the number N, stream out the compressed string until N "+" characters have gone past then insert a "!". Stream the recompressed string back over the previous one as you go, keeping a constant amount of buffered blocks to avoid over/under-runs. Repeat one million times: [input, stream decompress>insert>compress], then decompress to output

If the numbers are evenly distributed we can use Counting sort. We should keep the number of times that each number is repeated in an array. Available space is: 1 MB - 3 KB = 1045504 B or 8364032 bits Number of bits per number= 8364032/1000000 = 8 Therefore, we can store the number of times each number is repeated to the maximum of 2^8-1=255. Using this approach we have an extra 364032 bits unused that can be used to handle cases where a number is repeated more than 255 times. For example we can say a number 255 indicates a repetition greater than or equal to 255. In this case we should store a sequence of numbers+repetitions. We can handle 7745 special cases as shown bellow:

364032/(表示每个数字所需的位数+表示100万所需的位数)= 364032 / (27+20)=7745