面对海量数据，即数据不可能一次全部载入内存，需要用到外排序的方法，外排序采用分块的方法
- 将文件分成10个100M，并依次载入内存中进行排序，最后结果存入硬盘，得到的是10个分别排序的文件
- 接着从每个文件载入9M的数据到输入缓存区，输出缓存区大小为10M
- 对输入缓存区的数据进行归并排序，输出缓存区写满之后写在硬盘上，缓存区清空继续写接下来的数据
- 对于输入缓存区，当一个块的9M数据全部使用完，载入该块接下来的9M数据，一直到所有的块的所有数据都已经被载入到内存中被处理过
- 创建一个小根堆，将前K个元素存入堆
- 后面的元素与堆顶元素相比，比堆顶元素大，就替换堆顶元素，并且重新调整小根堆
先把10亿个数分成100份，每份1000w个数。
对于每一份数组，再分成100份小分区，每份10万个数
计算每个小分区的最大的1万个数
合并大分区中的小分区，100*1万，找到每个大分区的前1万个数
合并大分区，将100*1万个数合并，找到前1万个数