一 定义
外部排序指的是大文件的排序，即待排序的记录存储在外存储器上，待排序的文件无法一次装入内存，需要在内存和外部存储器之间进行多次数据交换，以达到排序整个文件的目的。
二 处理过程
（1）按可用内存的大小，把外存上含有n个记录的文件分成若干个长度为L的子文件，把这些子文件依次读入内存，并利用有效的内部排序方法对它们进行排序，再将排序后得到的有序子文件（又称归并段）重新写入外存；
（2）对这些有序子文件逐趟归并，使其逐渐由小到大，直至得到整个有序文件为止。
先从一个例子来看外排序中的归并是如何进行的？
假设有一个含10000 个记录的文件，首先通过10 次内部排序得到10 个初始归并段R1～R10 ，其中每一段都含1000 个记录。然后对它们作如图10.11 所示的两两归并，直至得到一个有序文件为止 如下图
三 败者树
归并的方式最容易想到的是两路归并。
将40个文件编号1-40,1和2归并，3和4归并...39和40归并，生成了20个文件，再将这20个文件继续两路归并。
从40个文件变成20个文件，相当于把所有10G的数据从磁盘读出，再写到磁盘上，从20个文件到10个文件，也相当于把10G的数据从磁盘读出，再写到磁盘上。这种磁盘IO操作一共要执行6次。（2^6=64>40）
再来考虑K路归并。所谓K路归并，就是一次比较K路数据，选出最小的。例如当K=10,则是将40个文件分成1-10,11-20,21-30,31-40。对1-10，由于已序，故只要比较出这10个文件的第一个数，看哪个最小，哪个就写到新文件，再进行下一轮的比较。这样，只要2次磁盘IO就可以了。
假设我们将文件分为m份，使用K路归并，则磁盘IO的次数就是log K底m。我们当然是希望这个值越小越好。但是是不是K越大就越好呢？我们来看看算法的时间复杂度。
对于总共s个数据的K路归并，每次需比较K-1次，才能得出结果中的一个数据，s个数据就需要比较(s-1)(K-1)次
对于总共n个数据，分为m份，使用K路归并，总共需要比较 (log K底m) * (n-1)(K-1)= (logm/logK)*(n-1)(K-1) = logm*(n-1)*(K-1)/logK,当K增大时，(K-1)/logK是增大的，也即时间复杂度是上升的。因此要么K不能太大，要么找出一个新的方法，使得每次不用比较K-1次才得出结果中的一个数据。我们选择后者，由此引出了败者树。
败者树实际上是一棵完全二叉树，败者树重构过程如下：
将新进入选择树的结点与其父结点进行比赛：将败者存放在父结点中；而胜者再与上一级的父结点比较。
比较沿着到根结点的路径不断进行，直到ls[1]处。把败者存放在结点ls[1]中，胜者存放在ls[0]中。
相当于每次ls[0]取的都是当前的最大（最小）值，取完一次后，再读入新的数据，进行新一轮的重构，直到数据读完。
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