上来介绍了一下自己的工作，这个回头好好总结一下整个项目的介绍
下面看一下问题

1.链表反转

struct ListNode{
    int val;
    ListNode* next;
}

ListNode * reverseList(ListNode *head)
{
    if(head==NULL||head->next==NULL)
        return head;
    ListNode* new_head=head;
    head=head->next;
    new_head->next=NULL;
    while(head){
        ListNode* node=head->next;
        head->next=new_head;
        new_head=head;
        head=node;
    }
}

2.大文件排序，一个T的大文件，内存无法放下
我的回答是，将大文件按照1e6大小分块排序，并且排成链表，保存到临时文件，然后两个两个链表合并，合并链表不用占很多内存，查了一下正解：
外排序

通常来说，外排序处理的数据不能一次装入内存，只能放在读写较慢的外存储器（通常是硬盘）上。外排序通常采用的是一种“排序-归并”的策略。在排序阶段，先读入能放在内存中的数据量，将其排序输出到一个临时文件，依此进行，将待排序数据组织为多个有序的临时文件。之后在归并阶段将这些临时文件组合为一个大的有序文件，也即排序结果。

外排序的一个例子是外归并排序（External merge sort），它读入一些能放在内存内的数据量，在内存中排序后输出为一个顺串（即是内部数据有序的临时文件），处理完所有的数据后再进行归并。[1][2]比如，要对900 MB的数据进行排序，但机器上只有100 MB的可用内存时，外归并排序按如下方法操作：

读入100 MB的数据至内存中，用某种常规方式（如快速排序、堆排序、归并排序等方法）在内存中完成排序。
将排序完成的数据写入磁盘。
重复步骤1和2直到所有的数据都存入了不同的100 MB的块（临时文件）中。在这个例子中，有900 MB数据，单个临时文件大小为100 MB，所以会产生9个临时文件。
读入每个临时文件（顺串）的前10 MB（ = 100 MB / (9块 + 1)）的数据放入内存中的输入缓冲区，最后的10 MB作为输出缓冲区。（实践中，将输入缓冲适当调小，而适当增大输出缓冲区能获得更好的效果。）
执行九路归并算法，将结果输出到输出缓冲区。一旦输出缓冲区满，将缓冲区中的数据写出至目标文件，清空缓冲区。一旦9个输入缓冲区中的一个变空，就从这个缓冲区关联的文件，读入下一个10M数据，除非这个文件已读完。这是“外归并排序”能在主存外完成排序的关键步骤 -- 因为“归并算法”(merge algorithm)对每一个大块只是顺序地做一轮访问(进行归并)，每个大块不用完全载入主存。
为了增加每一个有序的临时文件的长度，可以采用置换选择排序（Replacement selection sorting）。它可以产生大于内存大小的顺串。具体方法是在内存中使用一个最小堆进行排序，设该最小堆的大小为 {\displaystyle M} M。算法描述如下：

初始时将输入文件读入内存，建立最小堆。
将堆顶元素输出至输出缓冲区。然后读入下一个记录：
若该元素的关键码值不小于刚输出的关键码值，将其作为堆顶元素并调整堆，使之满足堆的性质；
否则将新元素放入堆底位置，将堆的大小减1。
重复第2步，直至堆大小变为0。
此时一个顺串已经产生。将堆中的所有元素建堆，开始生成下一个顺串。[3]
此方法能生成平均长度为 {\displaystyle 2M} 2M的顺串，可以进一步减少访问外部存储器的次数，节约时间，提高算法效率。
参考了：https://www.cnblogs.com/lightwindy/p/9650736.html