我们可以利用网络堆栈，在我们得到所有数字之前，按顺序发送数字。如果你发送1M的数据，TCP/IP会把它分解成1500字节的数据包，并按照目标发送。每个包将被赋予一个序列号。

我们可以用手来做。在填满内存之前，我们可以对现有的数据进行排序，并将列表发送给目标，但在每个数字周围的序列中留下空洞。然后用同样的方法处理第二个1/2的数字，使用序列中的这些洞。

远端的网络堆栈将按顺序组装结果数据流，然后将其提交给应用程序。

它使用网络来执行归并排序。这是一个完全的黑客，但我是受到之前列出的其他网络黑客的启发。

我将利用TCP的重传行为。

让TCP组件创建一个大的接收窗口。 收到一定数量的包，但没有发送ACK。 处理这些传递，创建一些(前缀)压缩数据结构 对最后一个不再需要的数据包发送重复的ack /等待重传超时 转到2 所有数据包被接受

这假设了桶或多次传递的某种好处。

可能是通过对批次/桶进行排序并合并它们。->根树

使用这种技术接受并排序前80%，然后读取后20%，验证后20%不包含将落在最低数字的前20%的数字。然后发送最低的20%的数字，从内存中删除，接受剩下的20%的新数字并合并。**

If the numbers are evenly distributed we can use Counting sort. We should keep the number of times that each number is repeated in an array. Available space is: 1 MB - 3 KB = 1045504 B or 8364032 bits Number of bits per number= 8364032/1000000 = 8 Therefore, we can store the number of times each number is repeated to the maximum of 2^8-1=255. Using this approach we have an extra 364032 bits unused that can be used to handle cases where a number is repeated more than 255 times. For example we can say a number 255 indicates a repetition greater than or equal to 255. In this case we should store a sequence of numbers+repetitions. We can handle 7745 special cases as shown bellow:

364032/(表示每个数字所需的位数+表示100万所需的位数)= 364032 / (27+20)=7745

我们有1 MB - 3 KB RAM = 2^23 - 3*2^13位= 8388608 - 24576 = 8364032位可用。

我们给出10^8范围内的10^6个数。这给出了~100 < 2^7 = 128的平均差距

让我们首先考虑一个比较简单的问题，即当所有间距都< 128时，数字间距相当均匀。这很简单。只存储第一个数字和7位空白:

(27位)+ 10^6个7位间隔数=需要7000027位

注意重复的数字间隔为0。

但如果间隔大于127呢?

好吧，让我们直接表示小于127的间隙大小，但是127的间隙大小后面跟着一个连续的8位编码来表示实际的间隙长度:

 10xxxxxx xxxxxxxx                       = 127 .. 16,383
 110xxxxx xxxxxxxx xxxxxxxx              = 16384 .. 2,097,151

etc.

注意这个数字表示描述了它自己的长度，所以我们知道下一个间隙数何时开始。

对于小于127的小间隙，仍然需要7000027位。

可能有高达(10^8)/(2^7)= 781250个23位的间隙数，需要额外的16* 781250 = 12500,000位，这是太多了。我们需要一个更紧凑和缓慢增加的差距表示。

平均差距大小是100，所以如果我们把它们重新排序 [100, 99, 101, 98, 102，…]， 2, 198, 1, 199, 0, 200, 201, 202，…] 然后用密集的二进制斐波那契基编码索引它，没有对零(例如，11011=8+5+2+1=16)，数字用“00”分隔，然后我认为我们可以保持足够短的差距表示，但它需要更多的分析。

Gilmanov的答案在假设上是非常错误的。它开始基于毫无意义的一百万个连续整数进行推测。这意味着没有差距。这些随机的间隙，不管有多小，真的是一个糟糕的主意。

你自己试试。获得100万个27位随机整数，对它们排序，用7-Zip, xz压缩，任何你想要的LZMA。结果超过1.5 MB。上面的前提是连续数字的压缩。即使是增量编码也超过1.1 MB。没关系，这使用了超过100 MB的RAM进行压缩。因此，即使压缩的整数也不适合这个问题，更不用说运行时RAM的使用了。

让我难过的是，人们竟然投票支持漂亮的图像和合理化。

#include <stdint.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>

int32_t ints[1000000]; // Random 27-bit integers

int cmpi32(const void *a, const void *b) {
    return ( *(int32_t *)a - *(int32_t *)b );
}

int main() {
    int32_t *pi = ints; // Pointer to input ints (REPLACE W/ read from net)

    // Fill pseudo-random integers of 27 bits
    srand(time(NULL));
    for (int i = 0; i < 1000000; i++)
        ints[i] = rand() & ((1<<27) - 1); // Random 32 bits masked to 27 bits

    qsort(ints, 1000000, sizeof (ints[0]), cmpi32); // Sort 1000000 int32s

    // Now delta encode, optional, store differences to previous int
    for (int i = 1, prev = ints[0]; i < 1000000; i++) {
        ints[i] -= prev;
        prev    += ints[i];
    }

    FILE *f = fopen("ints.bin", "w");
    fwrite(ints, 4, 1000000, f);
    fclose(f);
    exit(0);

}

现在用LZMA压缩ints.bin…

    $ xz -f --keep ints.bin       # 100 MB RAM
    $ 7z a ints.bin.7z ints.bin   # 130 MB RAM
    $ ls -lh ints.bin*
        3.8M ints.bin
        1.1M ints.bin.7z
        1.2M ints.bin.xz

如果数字的范围是有限的(只能有2个8位数，或者只有10个不同的8位数)，那么你可以编写一个优化的排序算法。但如果你想对所有可能的8位数进行排序，这在内存那么少的情况下是不可能的。