排序大型二进制文件可以分为以下步骤:
将大型二进制文件拆分为多个较小的临时文件。这些临时文件的大小可以根据可用内存进行调整。
遍历原始文件,将数据按照长度分组,并将每个数据块写入相应的临时文件中。可以使用桶排序或计数排序来实现这个步骤。
对每个临时文件进行排序。这可以使用外部排序算法,如归并排序或堆排序。由于临时文件的大小较小,可以将其全部加载到内存中进行排序。
将排序后的临时文件合并为一个输出文件。这可以使用归并排序的合并步骤来实现。
以下是一个示例代码,演示如何按长度对大型二进制文件进行排序:
import struct
import tempfile
import heapq
def sort_binary_file(input_file, output_file):
chunk_size = 1000 # 每个临时文件的大小
temp_files = []
# 将原始文件拆分为临时文件
with open(input_file, 'rb') as f:
while True:
chunk = f.read(chunk_size)
if not chunk:
break
temp_file = tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False)
temp_files.append(temp_file.name)
# 将数据块写入临时文件
temp_file.write(chunk)
# 对每个临时文件进行排序
sorted_files = []
for temp_file in temp_files:
with open(temp_file, 'rb') as f:
data = []
while True:
chunk = f.read(4) # 假设每个数据块长度为4字节
if not chunk:
break
# 解析二进制数据的长度
length = struct.unpack('I', chunk)[0]
data.append((length, chunk))
# 使用堆排序对数据块按长度排序
data.sort(key=lambda x: x[0])
sorted_files.append(data)
# 将排序后的临时文件合并为一个输出文件
with open(output_file, 'wb') as f:
for data in heapq.merge(*sorted_files, key=lambda x: x[0]):
f.write(data[1])
这段代码首先将大型二进制文件拆分为多个临时文件,然后对每个临时文件进行排序,并最后将排序后的临时文件合并为一个输出文件。请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和优化。