C++如何处理超大txt文件的快速去重_C++利用外部排序算法方案【算法】

超大文件去重需分块+外部排序：先按行切分内存可控的块，每块用sort+unique去重后写盘；再用最小堆多路归并，边取最小值边跳重复，并保留跨块边界行比对。

超大文件去重不能全读进内存，必须分块+外部排序

直接用 std::unordered_set 或 std::set 读完整个文件会 OOM——哪怕文件只是 50GB、每行平均 100 字节，也意味着约 5 亿条字符串，内存占用轻松突破 20GB（含指针、哈希桶、字符串堆分配开销）。外部排序是唯一可行路径：把文件切分成内存可容纳的块，各自排序去重，再归并合并时跳过重复项。

分块排序阶段：用 std::sort + std::unique 处理每个 chunk

关键不是“快”，而是“可控内存 + 可复现顺序”。每块读入后必须做两件事：排序、原地去重。注意 std::unique 不真正删除元素，需配合 erase：

std::vector lines;
// ... 读入当前 chunk（例如 100 万行）
std::sort(lines.begin(), lines.end());
auto last = std::unique(lines.begin(), lines.end());
lines.erase(last, lines.end());

• 不要用 std::stable_sort——无必要且更慢
• 每块写回磁盘前建议用 std::ofstream 以文本模式逐行写，避免二进制兼容性问题
• 块大小建议设为物理内存的 1/4～1/3（例如 16GB 内存，单块用 3～4GB），留足空间给 OS 缓冲和归并过程

多路归并去重：用 std::priority_queue 管理各 chunk 的当前最小行

归并不等于简单合并，必须边取最小值边跳过连续重复项。核心逻辑是：每次从 k 个 chunk 文件中取出当前首行，选最小者输出；若该行与上一个已输出行相同，则丢弃，不推进对应 chunk 的读取位置。

实现时用 std::priority_queue 存 std::tuple<:string int std::ifstream>（内容、chunk 编号、文件流指针），但注意：std::priority_queue 默认最大堆，需传入 std::greater 得到最小堆；且每次 pop 后，要从对应文件再读下一行并 push 回队列。

Manus

全球首款通用型AI Agent，可以将你的想法转化为行动。

下载

立即学习“C++免费学习笔记（深入）”；

• 必须预读每 chunk 的第一行，初始化队列；空 chunk 直接跳过
• 遇到 EOF 时，pop 后不再 push，同时减少活跃 chunk 数
• 重复判断只依赖「当前弹出值」与「上一轮输出值」的 == 比较，不跨 chunk 缓存历史值

实际性能瓶颈往往在磁盘 IO，不是 CPU

SSD 上顺序读写速度可达 500MB/s，但随机小 IO（如频繁 seek + 单行读）会暴跌到 1MB/s 以下。因此：

• 所有 chunk 文件务必顺序写入、顺序读取；避免 seekg 回退或跨行跳读
• 归并阶段对每个 chunk 流使用带缓冲的 std::ifstream（默认 buffer 小，可 rdbuf()->pubsetbuf 扩大，或直接用 fgets + FILE* 更稳）
• 如果目标文件系统是 ext4/xfs，关闭 atime 更新（mount -o noatime）能小幅提升吞吐
• 别用 std::endl 写结果文件——它强制 flush，换成 '\n' + 最后一次 flush()

真正的难点不在算法逻辑，而在于 chunk 边界对重复项的切割：同一行可能被切在两个 chunk 末尾/开头，导致漏去重。必须确保分块按完整行切分（用 \n 定位，而非固定字节数），且归并时保留上一块最后一行用于跨块比对——这点极易被忽略。