排序存储在不同机器上的数字

有时候，我们可能需要处理比我们的计算机内存能承受的更多的数字。比如说，在分布式系统中，数据集可能会存储在多台计算机上。在这种情况下，如果我们需要对数字进行排序，我们需要设计算法来协调这些不同的机器对数字进行处理。

相关算法

MapReduce

MapReduce是Google开发的一种大规模数据处理框架，它使用Map和Reduce这两个函数分别处理数据。其中，Map函数把输入数据映射成一组键值对，Reduce函数则把拥有相同键的所有值合并起来。MapReduce可以应用于许多数据处理问题，包括排序。在MapReduce中，我们首先把数据分割成一个个大小合适的片段，然后把这些片段发送到不同的机器上，在每台机器上进行局部排序，最后在一台机器上进行全局排序。

外部排序

外部排序是一种能够处理超过内存容量大小的数据的算法。它在处理大型数据时非常有用。外部排序既可以使用MapReduce框架来处理，也可以在不同的机器上执行。外部排序分为两个步骤：第一步是把原始数据拆分成管理的小块，对每个小块分别进行排序；第二步是把排序好的小块合并成一个排序好的大块。这个算法的缺点是需要大量的读取和写入IO操作。

其他排序算法

其他的排序算法同样也可以在多机器上执行。例如，快速排序可以通过多个单独的子区间进行并行化处理。归并排序可以很自然地扩展到分布式环境。

总结

在这篇文章中，我们介绍了排序存储在不同机器上的数字的问题，并提出了几个解决方案：MapReduce、外部排序和其他排序算法。在设计算法时，需要考虑许多方面，例如网络延迟、计算能力、内存容量等等。针对不同的情况，需要选择最合适的方案。

代码片段：

没有具体的代码片段，这篇文章更多的是提供了一些思路，可以在实际项目中针对具体的情况采用相应的算法。