对于内存有限的情况下需要对大规模数据进行排序，可以采用外部排序（External Sorting）算法。外部排序是一种适用于处理大规模数据且内存有限的排序方法，它通常涉及到磁盘I/O 操作，将数据划分成多个块并在内存中进行排序。
以下是一个简单的基于外部排序的思路，以对 100 亿数据进行排序为例：
- 将待排序的 100 亿数据分成若干个小块，每个小块的大小适应你的内存大小。
- 对每个小块使用内存排序算法（如快速排序或归并排序）进行排序。
- 将排好序的小块写入外部存储（如硬盘）。
- 逐个读取已排序的小块，并使用合并排序（merge sort）或堆排序等合并算法来将这些有序小块进行合并排序。
- 最终得到完整的有序数据集。
需要注意的是，在第 4 步进行合并排序时，需要在内存中维护一个最小堆或者缓冲区，从每个小块中依次读取数据并按照顺序合并排序。这样做的好处是可以减少对磁盘的访问次数，提高排序效率。
外部排序虽然需要额外的磁盘I/O 操作，但可以有效地处理大规模数据且内存有限的情况。在实际应用中，可以根据具体需求和环境选择合适的外部排序算法来解决大数据小内存排序问题。