计数排序(Counting Sort)
计数排序不是基于比较的排序算法,其核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。 作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。
1. 计数排序的算法描述
- 找出待排序的数组中最大和最小的元素;
- 统计数组中每个值为i的元素出现的次数,存入数组C的第i项;
- 对所有的计数累加(从C中的第一个元素开始,每一项和前一项相加);
- 反向填充目标数组:将每个元素i放在新数组的第C(i)项,每放一个元素就将C(i)减去1。
2. 冒泡排序的动图演示
3. 冒泡排序的算法分析
计数排序是一个稳定的排序算法。当输入的元素是 n 个 0到 k 之间的整数时,时间复杂度是O(n+k),空间复杂度也是O(n+k),其排序速度快于任何比较排序算法。当k不是很大并且序列比较集中时,计数排序是一个很有效的排序算法。
4. 冒泡排序的代码实现
1)JavaScript 代码实现
function countingSort(arr, maxValue) { var bucket = new Array(maxValue+1), sortedIndex = 0; arrLen = arr.length, bucketLen = maxValue + 1; for (var i = 0; i < arrLen; i++) { if (!bucket[arr[i]]) { bucket[arr[i]] = 0; } bucket[arr[i]]++; } for (var j = 0; j < bucketLen; j++) { while(bucket[j] > 0) { arr[sortedIndex++] = j; bucket[j]--; } } return arr; }
2)Python 代码实现
def countingSort(arr, maxValue): bucketLen = maxValue+1 bucket = [0]*bucketLen sortedIndex =0 arrLen = len(arr) for i in range(arrLen): if not bucket[arr[i]]: bucket[arr[i]]=0 bucket[arr[i]]+=1 for j in range(bucketLen): while bucket[j]>0: arr[sortedIndex] = j sortedIndex+=1 bucket[j]-=1 return arr
3)Go 代码实现
func countingSort(arr []int, maxValue int) []int { bucketLen := maxValue + 1 bucket := make([]int, bucketLen) // 初始为0的数组 sortedIndex := 0 length := len(arr) for i := 0; i < length; i++ { bucket[arr[i]] += 1 } for j := 0; j < bucketLen; j++ { for bucket[j] > 0 { arr[sortedIndex] = j sortedIndex += 1 bucket[j] -= 1 } } return arr }
4)Java 代码实现
public class CountingSort implements IArraySort { @Override public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { // 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容 int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length); int maxValue = getMaxValue(arr); return countingSort(arr, maxValue); } private int[] countingSort(int[] arr, int maxValue) { int bucketLen = maxValue + 1; int[] bucket = new int[bucketLen]; for (int value : arr) { bucket[value]++; } int sortedIndex = 0; for (int j = 0; j < bucketLen; j++) { while (bucket[j] > 0) { arr[sortedIndex++] = j; bucket[j]--; } } return arr; } private int getMaxValue(int[] arr) { int maxValue = arr[0]; for (int value : arr) { if (maxValue < value) { maxValue = value; } } return maxValue; } }
5)Php 代码实现
function countingSort($arr, $maxValue = null) { if ($maxValue === null) { $maxValue = max($arr); } for ($m = 0; $m < $maxValue + 1; $m++) { $bucket[] = null; } $arrLen = count($arr); for ($i = 0; $i < $arrLen; $i++) { if (!array_key_exists($arr[$i], $bucket)) { $bucket[$arr[$i]] = 0; } $bucket[$arr[$i]]++; } $sortedIndex = 0; foreach ($bucket as $key => $len) { if ($len !== null) $arr[$sortedIndex++] = $key; if($len !== null){ for($j = 0; $j < $len; $j++){ $arr[$sortedIndex++] = $key; } } } return $arr; }
6)C 代码实现
#include#include #include void print_arr(int *arr, int n) { int i; printf("%d", arr[0]); for (i = 1; i < n; i++) printf(" %d", arr[i]); printf("\n"); } void counting_sort(int *ini_arr, int *sorted_arr, int n) { int *count_arr = (int *) malloc(sizeof(int) * 100); int i, j, k; for (k = 0; k < 100; k++) count_arr[k] = 0; for (i = 0; i < n; i++) count_arr[ini_arr[i]]++; for (k = 1; k < 100; k++) count_arr[k] += count_arr[k - 1]; for (j = n; j > 0; j--) sorted_arr[--count_arr[ini_arr[j - 1]]] = ini_arr[j - 1]; free(count_arr); } int main(int argc, char **argv) { int n = 10; int i; int *arr = (int *) malloc(sizeof(int) * n); int *sorted_arr = (int *) malloc(sizeof(int) * n); srand(time(0)); for (i = 0; i < n; i++) arr[i] = rand() % 100; printf("ini_array: "); print_arr(arr, n); counting_sort(arr, sorted_arr, n); printf("sorted_array: "); print_arr(sorted_arr, n); free(arr); free(sorted_arr); return 0; }
桶排序(Bucket Sort):桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系,高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。桶排序 (Bucket sort)的工作的原理:假设输入数据服从均匀分布,将数据分到有限数量的桶里,每个桶再分别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排)。桶排序的算法描述:设置一个定量的数组当作空桶;