算法刷题打卡第49天:排序数组---计数排序

news2024/9/22 15:44:20

排序数组

难度:中等

给你一个整数数组 nums,请你将该数组升序排列。

示例 1:

输入:nums = [5,2,3,1]
输出:[1,2,3,5]

示例 2:

输入:nums = [5,1,1,2,0,0]
输出:[0,0,1,1,2,5]

计数排序

思路:
计数排序是一个排序是不比较元素大小的排序算法。

计数排序对一定范围内的整数排序时候的速度非常快,一般快于其他排序算法。但计数排序局限性比较大,只限于对整数进行排序,而且待排序元素值分布较连续跨度小的情况。

如果一个数组里所有元素都是整数,而且都在0-K以内。那对于数组里每个元素来说,如果能知道数组里有多少项小于或等于该元素,就能准确地给出该元素在排序后的数组的位置。

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计数排序(升序)样例:

![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/eb3d4e1498564318a71ecfb2380c5dd0.png
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实际应用中我们会同时找出数组中的 maxmin ,主要是为了尽量节省空间。试想 [1003,1001,1030,1050] 这样的数据要排序,真的需要建立长度为1050+1 的数组吗?我们只需要长度为 1050-1003+1=48 的数组(先不考虑额外 +1 的长度),就能囊括从最小到最大元素之间的所有元素了。

如果待排序数组的元素值跨度很大,比如 [99999,1,2],为三个元素排序要使用 99999-1+1 的空间,实在是浪费。所以计数排序适用于待排序元素值分布较连续、跨度小的情况。

时间复杂度: O ( n + M ) O(n+M) O(n+M),其中 n n n 是数组长度, M M M m a x max max - m i n min min + 1。
空间复杂度: O ( M ) O(M) O(M) M M M m a x max max - m i n min min + 1。

class Solution:
    def sortArray(self, nums: List[int]) -> List[int]:
        nums_min, nums_max = min(nums), max(nums)
        # 构建计数数组
        nums_count = [0 for i in range(nums_max - nums_min + 1)]
        for i in nums:
            nums_count[i - nums_min] += 1
        # 通过计数数组转换完成排序
        index = 0
        for j, x in enumerate(nums_count):
            if x:
                nums[index: index+x] = [j + nums_min] * x
                index += x
        return nums

来源:力扣(LeetCode)
链接:https://leetcode.cn/problems/sort-an-array

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