計數排序

學習基數排序之前首先學習計數排序。

計數排序假設每個元素都是在0到k之間的一個整數。

基數排序的基本思想，對于每個元素x，如果我們知道了小于x的元素的個數，就可以確定輸出數組中元素x的位置，那么直接將元素x放到輸出數組中。比如有3小于x的元素，那在輸出數組中，x肯定位于第4個位置。

計數排序的算法用偽代碼描述為：

COUNTING-SORT（A，k）

// 初始化數組C

for i=0 to k

C［i］=0

// 統計A［j］元素出現的次數，保存到C數組中

for j=0 to A.length

C［A［j］］=C［A［j］］+1

// 統計小于等于A［j］元素的個數

for k=0 to k

C［K］=C［K-1］+C［K］

// 將A中的元素放在B中正確的位置

for i=A.length to 0

B［C［A［i］］-1］=A［i］

C［A［i］］=C［A［i］］-1

注：由于有可能有相同元素存在，所以，每次將A［i］元素放入B數組中，都要將C［A［j］］的值減一，這樣當遇到下一個值等于A［j］的元素時，該元素就能放在輸出數組中A［j］的前面。

計數排序的詳細過程如下

計數排序的關鍵代碼如下

public int［］ countSort（int a［］， int k） {

int［］ b = new int［a.length］;

int［］ c = new int［k］;

for （int i = 0; i

c［i］ = 0;

}

for （int i = 0; i

c［a［i］］ += 1;

}

for （int i = 0; i

if （i ！= 0） {

c［i］ += c［i - 1］;

}

}

for （int i = a.length - 1; i >= 0; i--） {

b［c［a［i］］ - 1］ = a［i］;

c［a［i］］ = c［a［i］］ - 1;

}

return b;

}

計數排序的性能

很容易得到計數排序的時間復雜度為：T（n）=O（k+n），因此當k小于等于n，也就是當k=O（n），k和n同階時，采用計數排序的時間復雜度為T（n）=O（n）

同時，計數排序也是一種穩定的排序算法。

基數排序

基數排序最初是用在打孔卡片制表機上的一種排序算法，由Herman Hollerith發明，也就是IBM的創始人。

基數排序從最低為開始來排序的，從低位到高位，按位排序，按位排序必須是穩定的。

基數排序的詳細過程

基數排序算法描述為

RADIX-SORT（A，d）

for i=1 to d

use a stable sort to sort arrat A on digit i

在這里我們選擇計數排序?？紤]常規情況，對［0.。.9］之間的數排序，k=10，且一般有k<

基數排序的關鍵代碼，這里以數組排序時按照十進制每位進行比較。

/**

* 基數排序

* @param result 最終已排序的數組，共用一個節省空間

* @param maxLen 待排序的數組中最大的位數

*/

public static void radixSort（int［］ a，int［］ result， int maxLen） {

int flag = 1;

// 保存每輪要排序的位對應數組a的值

int ［］ digitArr = new int［a.length］;

for（int i=0; i

// 共比較的輪數

flag *= 10;

// b數組中對應的裝著a數組中每位的數，第一輪裝著各位，第二輪裝著十位數。。.

for （int j = 0; j < digitArr.length; j++） {

digitArr［j］=a［j］%flag;

digitArr［j］=digitArr［j］/（flag/10）;

}

countSort（a， digitArr，result，10）;

// 每一輪計數排序完后刷新下一輪要排序的數組

System.arraycopy（result， 0， a， 0，result.length）;

}

}

調用計數排序的函數

/**

* 計數排序 ：對數組a中的元素按某些位排序

* @param tmp 要參與排序的當前位的值保存在tmp中

* @param result 每次計數排序后的新的數組順序

*/

public static void countSort（int a［］， int tmp［］， int result［］， int k） {

int［］ c = new int［k］;

for （int i = 0; i < c.length; i++） {

c［i］ = 0;

}

for （int i = 0; i

c［tmp［i］］ += 1;

}

for （int i = 0; i < c.length; i++） {

if （i ！= 0） {

c［i］ += c［i - 1］;

}

}

for （int i = tmp.length - 1; i >= 0; i--） {

// 和計數排序唯一的差別在于賦值的時候用真實的數據

result［c［tmp［i］］ - 1］ = a［i］;

c［tmp［i］］ = c［tmp［i］］ - 1;

}

}

基數排序的性能

如果基數排序使用的穩定排序算法的時間復雜度為O（n+k），那么基數排序的時間復雜度為T（n）=O（d（n+k））

很容易理解要循環d輪，每輪耗時為O（n+k），于是總的耗時為O（d（n+k））

在此基礎上，從2^r進制來看，此時k為2^r，并且一個b位數要比較b/r輪。于是我們得到T（n）=O（（b/r）（n+2^r））

對上式求導可得其最小值。此時r=lgn，此時T（n）=O（（b/lgn）n），如果再取b=lgn，這時就能達到最少的運行時間，時間復雜度為T（n）=O（n）

基數排序也是穩定的排序算法