排序在这里是次要问题。正如其他人所说，仅仅存储整数是困难的，并且不能在所有输入上工作，因为每个数字需要27位。

我对此的看法是:只存储连续(排序)整数之间的差异，因为它们很可能很小。然后使用压缩方案，例如，每个输入数字增加2位，来编码数字存储在多少位上。 喜欢的东西:

00 -> 5 bits
01 -> 11 bits
10 -> 19 bits
11 -> 27 bits

在给定的内存限制内，应该能够存储相当数量的可能输入列表。如何选择压缩方案以使其在最大输入数量上工作的数学超出了我的范围。

我希望您能够利用输入的领域特定知识，在此基础上找到足够好的整数压缩方案。

哦，然后，当你收到数据时，你对那个排序的列表进行插入排序。

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!

在接收流时执行这些步骤。

首先设置一些合理的块大小

伪代码思想:

The first step would be to find all the duplicates and stick them in a dictionary with its count and remove them. The third step would be to place number that exist in sequence of their algorithmic steps and place them in counters special dictionaries with the first number and their step like n, n+1..., n+2, 2n, 2n+1, 2n+2... Begin to compress in chunks some reasonable ranges of number like every 1000 or ever 10000 the remaining numbers that appear less often to repeat. Uncompress that range if a number is found and add it to the range and leave it uncompressed for a while longer. Otherwise just add that number to a byte[chunkSize]

在接收流时继续执行前4步。最后一步是，如果超出内存，则失败，或者在收集完所有数据后开始输出结果，即开始对范围进行排序，并按顺序输出结果，然后按需要解压缩的顺序解压结果，并在得到它们时对它们进行排序。

请参阅第一个正确答案或后面带有算术编码的答案。下面你可能会发现一些有趣的，但不是100%防弹的解决方案。

这是一个非常有趣的任务，这里有另一个解决方案。我希望有人会觉得这个结果有用(或者至少有趣)。

阶段1:初始数据结构，粗略压缩方法，基本结果

Let's do some simple math: we have 1M (1048576 bytes) of RAM initially available to store 10^6 8 digit decimal numbers. [0;99999999]. So to store one number 27 bits are needed (taking the assumption that unsigned numbers will be used). Thus, to store a raw stream ~3.5M of RAM will be needed. Somebody already said it doesn't seem to be feasible, but I would say the task can be solved if the input is "good enough". Basically, the idea is to compress the input data with compression factor 0.29 or higher and do sorting in a proper manner.

让我们先解决压缩问题。有一些相关的测试已经可用:

http://www.theeggeadventure.com/wikimedia/index.php/Java_Data_Compression

“我运行了一个测试，压缩100万个连续整数使用 各种形式的压缩。结果如下:

None     4000027
Deflate  2006803
Filtered 1391833
BZip2    427067
Lzma     255040

看起来LZMA (Lempel-Ziv-Markov链算法)是一个很好的选择。我准备了一个简单的PoC，但仍有一些细节需要强调:

Memory is limited so the idea is to presort numbers and use compressed buckets (dynamic size) as temporary storage It is easier to achieve a better compression factor with presorted data, so there is a static buffer for each bucket (numbers from the buffer are to be sorted before LZMA) Each bucket holds a specific range, so the final sort can be done for each bucket separately Bucket's size can be properly set, so there will be enough memory to decompress stored data and do the final sort for each bucket separately

请注意，所附的代码是一个POC，它不能用作最终解决方案，它只是演示了使用几个较小的缓冲区以某种最佳方式(可能是压缩)存储预排序数字的想法。LZMA并不是最终的解决方案。它被用作向这个PoC引入压缩的最快方法。

请看下面的PoC代码(请注意它只是一个演示，要编译它将需要LZMA-Java):

public class MemorySortDemo {

static final int NUM_COUNT = 1000000;
static final int NUM_MAX   = 100000000;

static final int BUCKETS      = 5;
static final int DICT_SIZE    = 16 * 1024; // LZMA dictionary size
static final int BUCKET_SIZE  = 1024;
static final int BUFFER_SIZE  = 10 * 1024;
static final int BUCKET_RANGE = NUM_MAX / BUCKETS;

static class Producer {
    private Random random = new Random();
    public int produce() { return random.nextInt(NUM_MAX); }
}

static class Bucket {
    public int size, pointer;
    public int[] buffer = new int[BUFFER_SIZE];

    public ByteArrayOutputStream tempOut = new ByteArrayOutputStream();
    public DataOutputStream tempDataOut = new DataOutputStream(tempOut);
    public ByteArrayOutputStream compressedOut = new ByteArrayOutputStream();

    public void submitBuffer() throws IOException {
        Arrays.sort(buffer, 0, pointer);

        for (int j = 0; j < pointer; j++) {
            tempDataOut.writeInt(buffer[j]);
            size++;
        }            
        pointer = 0;
    }

    public void write(int value) throws IOException {
        if (isBufferFull()) {
            submitBuffer();
        }
        buffer[pointer++] = value;
    }

    public boolean isBufferFull() {
        return pointer == BUFFER_SIZE;
    }

    public byte[] compressData() throws IOException {
        tempDataOut.close();
        return compress(tempOut.toByteArray());
    }        

    private byte[] compress(byte[] input) throws IOException {
        final BufferedInputStream in = new BufferedInputStream(new ByteArrayInputStream(input));
        final DataOutputStream out = new DataOutputStream(new BufferedOutputStream(compressedOut));

        final Encoder encoder = new Encoder();
        encoder.setEndMarkerMode(true);
        encoder.setNumFastBytes(0x20);
        encoder.setDictionarySize(DICT_SIZE);
        encoder.setMatchFinder(Encoder.EMatchFinderTypeBT4);

        ByteArrayOutputStream encoderPrperties = new ByteArrayOutputStream();
        encoder.writeCoderProperties(encoderPrperties);
        encoderPrperties.flush();
        encoderPrperties.close();

        encoder.code(in, out, -1, -1, null);
        out.flush();
        out.close();
        in.close();

        return encoderPrperties.toByteArray();
    }

    public int[] decompress(byte[] properties) throws IOException {
        InputStream in = new ByteArrayInputStream(compressedOut.toByteArray());
        ByteArrayOutputStream data = new ByteArrayOutputStream(10 * 1024);
        BufferedOutputStream out = new BufferedOutputStream(data);

        Decoder decoder = new Decoder();
        decoder.setDecoderProperties(properties);
        decoder.code(in, out, 4 * size);

        out.flush();
        out.close();
        in.close();

        DataInputStream input = new DataInputStream(new ByteArrayInputStream(data.toByteArray()));
        int[] array = new int[size];
        for (int k = 0; k < size; k++) {
            array[k] = input.readInt();
        }

        return array;
    }
}

static class Sorter {
    private Bucket[] bucket = new Bucket[BUCKETS];

    public void doSort(Producer p, Consumer c) throws IOException {

        for (int i = 0; i < bucket.length; i++) {  // allocate buckets
            bucket[i] = new Bucket();
        }

        for(int i=0; i< NUM_COUNT; i++) {         // produce some data
            int value = p.produce();
            int bucketId = value/BUCKET_RANGE;
            bucket[bucketId].write(value);
            c.register(value);
        }

        for (int i = 0; i < bucket.length; i++) { // submit non-empty buffers
            bucket[i].submitBuffer();
        }

        byte[] compressProperties = null;
        for (int i = 0; i < bucket.length; i++) { // compress the data
            compressProperties = bucket[i].compressData();
        }

        printStatistics();

        for (int i = 0; i < bucket.length; i++) { // decode & sort buckets one by one
            int[] array = bucket[i].decompress(compressProperties);
            Arrays.sort(array);

            for(int v : array) {
                c.consume(v);
            }
        }
        c.finalCheck();
    }

    public void printStatistics() {
        int size = 0;
        int sizeCompressed = 0;

        for (int i = 0; i < BUCKETS; i++) {
            int bucketSize = 4*bucket[i].size;
            size += bucketSize;
            sizeCompressed += bucket[i].compressedOut.size();

            System.out.println("  bucket[" + i
                    + "] contains: " + bucket[i].size
                    + " numbers, compressed size: " + bucket[i].compressedOut.size()
                    + String.format(" compression factor: %.2f", ((double)bucket[i].compressedOut.size())/bucketSize));
        }

        System.out.println(String.format("Data size: %.2fM",(double)size/(1014*1024))
                + String.format(" compressed %.2fM",(double)sizeCompressed/(1014*1024))
                + String.format(" compression factor %.2f",(double)sizeCompressed/size));
    }
}

static class Consumer {
    private Set<Integer> values = new HashSet<>();

    int v = -1;
    public void consume(int value) {
        if(v < 0) v = value;

        if(v > value) {
            throw new IllegalArgumentException("Current value is greater than previous: " + v + " > " + value);
        }else{
            v = value;
            values.remove(value);
        }
    }

    public void register(int value) {
        values.add(value);
    }

    public void finalCheck() {
        System.out.println(values.size() > 0 ? "NOT OK: " + values.size() : "OK!");
    }
}

public static void main(String[] args) throws IOException {
    Producer p = new Producer();
    Consumer c = new Consumer();
    Sorter sorter = new Sorter();

    sorter.doSort(p, c);
}
}

对于随机数，它产生如下结果:

bucket[0] contains: 200357 numbers, compressed size: 353679 compression factor: 0.44
bucket[1] contains: 199465 numbers, compressed size: 352127 compression factor: 0.44
bucket[2] contains: 199682 numbers, compressed size: 352464 compression factor: 0.44
bucket[3] contains: 199949 numbers, compressed size: 352947 compression factor: 0.44
bucket[4] contains: 200547 numbers, compressed size: 353914 compression factor: 0.44
Data size: 3.85M compressed 1.70M compression factor 0.44

对于一个简单的升序序列(使用一个桶)，它产生:

bucket[0] contains: 1000000 numbers, compressed size: 256700 compression factor: 0.06
Data size: 3.85M compressed 0.25M compression factor 0.06

EDIT

结论:

不要试图欺骗大自然 使用更简单的压缩和更低的内存占用 确实需要一些额外的线索。普通的防弹方案似乎并不可行。

第二阶段:强化压缩，最终结论

正如在前一节中已经提到的，任何合适的压缩技术都可以使用。因此，让我们摒弃LZMA，转而采用更简单、更好(如果可能的话)的方法。有很多好的解决方案，包括算术编码，基树等。

无论如何，简单但有用的编码方案将比另一个外部库更能说明问题，它提供了一些漂亮的算法。实际的解决方案非常简单:因为存在部分排序的数据桶，所以可以使用增量而不是数字。

随机输入测试结果稍好:

bucket[0] contains: 10103 numbers, compressed size: 13683 compression factor: 0.34
bucket[1] contains: 9885 numbers, compressed size: 13479 compression factor: 0.34
...
bucket[98] contains: 10026 numbers, compressed size: 13612 compression factor: 0.34
bucket[99] contains: 10058 numbers, compressed size: 13701 compression factor: 0.34
Data size: 3.85M compressed 1.31M compression factor 0.34

示例代码

  public static void encode(int[] buffer, int length, BinaryOut output) {
    short size = (short)(length & 0x7FFF);

    output.write(size);
    output.write(buffer[0]);

    for(int i=1; i< size; i++) {
        int next = buffer[i] - buffer[i-1];
        int bits = getBinarySize(next);

        int len = bits;

        if(bits > 24) {
          output.write(3, 2);
          len = bits - 24;
        }else if(bits > 16) {
          output.write(2, 2);
          len = bits-16;
        }else if(bits > 8) {
          output.write(1, 2);
          len = bits - 8;
        }else{
          output.write(0, 2);
        }

        if (len > 0) {
            if ((len % 2) > 0) {
                len = len / 2;
                output.write(len, 2);
                output.write(false);
            } else {
                len = len / 2 - 1;
                output.write(len, 2);
            }

            output.write(next, bits);
        }
    }
}

public static short decode(BinaryIn input, int[] buffer, int offset) {
    short length = input.readShort();
    int value = input.readInt();
    buffer[offset] = value;

    for (int i = 1; i < length; i++) {
        int flag = input.readInt(2);

        int bits;
        int next = 0;
        switch (flag) {
            case 0:
                bits = 2 * input.readInt(2) + 2;
                next = input.readInt(bits);
                break;
            case 1:
                bits = 8 + 2 * input.readInt(2) +2;
                next = input.readInt(bits);
                break;
            case 2:
                bits = 16 + 2 * input.readInt(2) +2;
                next = input.readInt(bits);
                break;
            case 3:
                bits = 24 + 2 * input.readInt(2) +2;
                next = input.readInt(bits);
                break;
        }

        buffer[offset + i] = buffer[offset + i - 1] + next;
    }

   return length;
}

请注意，这种方法:

不消耗大量内存 使用流 提供了不那么坏的结果

完整的代码可以在这里找到，BinaryInput和BinaryOutput实现可以在这里找到

最终结论

没有最终结论:)有时候，从元级别的角度来回顾一下任务，这确实是个好主意。

花点时间完成这个任务很有趣。顺便说一下，下面有很多有趣的答案。感谢您的关注和愉快的编码。

我将利用TCP的重传行为。

让TCP组件创建一个大的接收窗口。 收到一定数量的包，但没有发送ACK。 处理这些传递，创建一些(前缀)压缩数据结构 对最后一个不再需要的数据包发送重复的ack /等待重传超时 转到2 所有数据包被接受

这假设了桶或多次传递的某种好处。

可能是通过对批次/桶进行排序并合并它们。->根树

使用这种技术接受并排序前80%，然后读取后20%，验证后20%不包含将落在最低数字的前20%的数字。然后发送最低的20%的数字，从内存中删除，接受剩下的20%的新数字并合并。**

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?