【数据结构】排序算法---计数排序

news2024/9/19 13:02:24

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文章目录

  • 1. 定义
  • 2. 算法步骤
  • 3. 动图演示
  • 4. 性质
  • 5. 算法分析
  • 6. 代码实现
    • C语言
    • Python
    • Java
    • Go
  • 结语

1. 定义

计数排序又称为鸽巢原理,是对哈希直接定址法的变形应用。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

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2. 算法步骤

算法的步骤如下:

  • (1)找出待排序的数组中最大和最小的元素
  • (2)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
  • (3)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)
  • (4)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

(统计相同元素出现次数,根据统计的结果将序列回收到原来的序列中)

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3. 动图演示

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4. 性质

稳定性

计数排序是一种稳定的排序算法。

空间复杂度

计数排序的空间复杂度为 O ( r a n g e ) O(range) O(range)

时间复杂度

计数排序的时间复杂度为 O ( n + r a n g e ) O(n + range) O(n+range), 其中range代表待排序数据的值域大小,也就是下面算法分析中的k

5. 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 ) O(n+k) 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。

6. 代码实现

C语言

void CountSort(int* a, int n)
{
	int min = a[0], max = a[0];
	for (int i = 1; i < n; i++)
	{
		if (a[i] > max)
			max = a[i];
		if (a[i] < min)
			min = a[i];
	}
	int range = max - min + 1;
	int* count = (int*)malloc(sizeof(int) * range);
	if (count == NULL)
	{
		perror("malloc fail");
		return;
	}
	memset(count, 0, sizeof(int) * range);
	// 统计次数
	for (int i = 0; i < n; i++)
	{
		count[a[i] - min]++;
	}
	// 排序
	int j = 0;
	for (int i = 0; i < range; i++)
	{
		while (count[i]--)
		{
			a[j++] = i + min;
		}
	}
}

Python

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

Java

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;
    }

}

Go

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
}

结语

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