计数排序算法的实现

计数排序算法的Python实现
最新推荐文章于 2025-11-24 04:50:43 发布
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文章标签： 排序算法 算法 数据结构 Python
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计数排序是一种非比较排序算法，适用于对一定范围内的整数进行排序。本文通过Python代码详细介绍了其工作原理和实现过程，包括找到最大值、创建计数数组、统计元素次数和重新排列元素。该算法具有线性时间复杂度，但需要额外存储空间，当最大值较大时可能占用较多内存。

计数排序算法的实现

计数排序是一种非比较排序算法，适用于对一定范围内的整数进行排序。它的核心思想是通过统计每个元素出现的次数，然后根据元素的大小顺序重新排列。计数排序的时间复杂度为O(n+k)，其中n是待排序数组的长度，k是待排序数组中的最大值。

下面是用Python实现计数排序算法的代码：

def counting_sort(arr):
    # 获取待排序数组的最大值
    max_value = max(arr)
    
    # 创建一个长度为max_value+1的计数数组，并初始化为0
    count =
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Java实现计数排序算法详解及优化
qq_40254606的博客
07-18 860
计数排序（Counting Sort）是一种线性时间复杂度的排序算法，特别适用于数据范围有限的情况。它通过统计每个元素出现的次数，然后按照次数排序，从而实现排序。本文将详细讲解如何使用Java实现计数排序算法，并结合图解和实例代码，帮助您全面理解这一高级排序算法。同时，我们还将探讨计数排序的优化方法，以进一步提高其性能。计数排序通过统计每个元素出现的次数，然后利用这些计数值将元素放置在正确的位置，从而实现排序。为了更清晰地展示计数排序的过程，以下使用一个简单示例并分步骤图解：初始数组: 4, 2, 2, 8
排序算法之计数排序
rd_w_csdn的博客
08-12 1545
计数排序（Counting sort）是一种稳定的线性时间排序算法。该算法于1954年由[哈罗德·H·西华德]提出。计数排序使用一个额外的数组𝐶，其中第i个元素是待排序数组𝐴中值等于𝑖的元素的个数。然后根据数组𝐶来将𝐴中的元素排到正确的位置。
Python计数排序算法实现及实战
weixin_28931507的博客
07-22 779
计数排序（Counting Sort）是一种非比较型的排序算法，其适用于一定范围内的整数排序。它在排序过程中的时间复杂度为O(n+k)，其中n是待排序数组的长度，k是整数范围的大小。这种方法的特别之处在于，它通过使用额外的数组来计数每个数字出现的次数，从而得到排序后的数组。计数排序的核心思想在于，将输入数据值作为计数数组的索引，通过计数的方式来确定每个数值在最终排序数组中的位置。
计数排序算法及优化（java）
weixin_43841461的博客
08-24 1322
计数排序是一种非比较排序算法，它适用于一定范围内的整数排序。通过合理选择计数和累计计数的方法，可以大大提高计数排序的效率。无论是在理论研究还是实际工程中，计数排序都是一个值得深入了解的重要算法。
排序算法——计数排序
2202_75359757的博客
09-14 1083
计数排序（counting sort）通过统计元素数量来实现排序，通常应用于整数数组。
c++之计数排序算法
欧特GO
07-13 2032
  计数排序(Counting sort) 是一种稳定的排序算法。计数排序使用一个额外的数组C，其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置。它只能对整数进行排序。   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。 这种排序有两个局限： 1、要排序的类型必须是有序类型（如整形），像浮点型这种无序数据类型则不能用计数排序。 2、要排序的数据必须有固定的小范围，否则就会数
排序算法 —— 计数排序
知其然 知其所以然
10-23 803
但是统计数据出现的次数时，我们需要开辟新的数组空间，并且将待排序的元素直接映射计数数组的下标，让对应的位置++，表示统计出了数据出现的次数；如果我们直接开辟201个空间，也让元素的值作为数组下标，这样直接计数会有空间的浪费，所以，我们可以统计出最小元素和最大元素，最小元素和最大元素的差值就是要开辟的空间的大小，然后我们可以采用间接映射的方式，将待排序元素的数值映射到计数数组对应的位置上。正式排序的时候，需要在范围内排序，假设范围是range，时间复杂度就是O(range)。计数排序最核心的两步就是。
基于C语言的计数排序算法
m0_71974552的博客
09-11 1208
计数排序的基本思想及c语言的实现
计数排序算法（JAVA实现）
qq_45954420的博客
03-15 952
算法思想 适用范围：量大但是范围小 时间复杂度 计数排序平均时间复杂度：o(n+k)(平方)、空间复杂度：o(k)、稳定排序、外部排序 算法描述 计数排序，不是基于元素比较，而是利用数组下标确定元素的正确位置。 排序演示 待排序列：9 3 5 4 9 1 2 7 8 1 3 6 5 3 4 0 10 9 7 9 先遍历这个无序的数列，让每一个整数按照值对号入座，对应数组下标的元素加1。 统计结果如下： 数组值：|1 2 1 3 2 2 1 2 1 4 1| 下表值：|0 1 2 3 4
计数排序算法
ccc369639963的博客
01-20 1575
计数排序算法 通过统计序列中各个元素出现的次数，完成对整个序列的升序或降序排序，这样的排序算法称为计数排序算法。 接下来，我们为您系统地讲解计数排序算法。 计数排序算法的实现思路 假设待排序序列为 {4, 2, 2, 8, 3, 3, 1}，使用计数排序算法完成升序排序的过程为： 找到序列中的最大值（用 max 表示）。对于 {4, 2, 2, 8, 3, 3, 1} 序列来说，最大值是 8。 创建一个长度为 max+1、元素初值全部为 0 的数组（Python 中可以使用列表），为数组中 [1,m
详解计数排序算法及C语言程序中的实现
12-25
关于计数排序算法 当输入的元素是 n 个 0 到 k 之间的整数时，它的运行时间是 Θ(n + k)。计数排序不是比较排序，排序的速度快于任何比较排序算法。 由于用来计数的数组C的长度取决于待排序数组中数据的范围（等于待...
计数排序算法的时间复杂度与实现
12-21
在实际应用中，应考虑输入数据的特性，对于大范围的整数排序，可能需要结合其它排序算法或优化计数排序算法的实现。 计数排序不仅适用于计算机科学专业的学生学习算法理论，也非常适合有基本编程知识的开发者在处理...
DeepSeek Java 插入排序实现
m0_37843156的博客
11-23 359
以下是插入排序在 Java 中的完整实现，包含多种写法和详细注释。这个实现包含了插入排序的各种变体，可以根据具体需求选择合适的版本。稳定性： 稳定 - 相等元素的相对位置不变。空间复杂度： O(1) - 原地排序。· 最优情况（已排序）：O(n)· 最差情况（逆序）：O(n²)完整实现（带详细注释和测试）· 作为更复杂算法的子过程。· 平均情况：O(n²)Java 插入排序实现。
【数据结构】：排序（一）
2402_87037360的博客
11-23 964
本文介绍了常见的排序算法分类及具体实现方法，主要包括插入排序（直接插入排序、希尔排序）、选择排序（堆排序、直接选择排序）和交换排序（冒泡排序，快速排序）。文章详细讲解了每种算法的基本思想、代码实现和优化方法，并通过示例代码和运行结果进行验证。文章内容清晰实用，适合编程学习者参考实践。
DeepSeek 插入排序
m0_37843156的博客
11-23 377
虽然它在处理大数据时不如快速排序、归并排序等高效算法，但由于其实现简单、对小数据集和近乎有序的数据集效率很高，它在实际中仍有广泛应用，例如作为快速排序等复杂算法在小规模数据上的优化子过程。+ (n-1) = n(n-1)/2 次比较和移动，即 O(n²)。在比较时，如果遇到相等的元素，插入排序会将新元素放在相等元素的后面，不会改变它们的相对顺序。需要进行 (n-1) 次比较，0次移动，即 O(n)。排序过程中，逐个地将未排序序列中的元素插入到已排序序列中的正确位置，直到所有元素都插入完毕。
通义 插入排序（Insertion Sort）
m0_37843156的博客
11-23 149
插入排序（Insertion Sort）是一种简单直观、稳定的排序算法，适合少量数据或基本有序的序列。它的工作方式就像整理手里的扑克牌：每次从桌上拿一张牌，把它插到左手中已排好序的位置，直到所有牌都拿完。原始数组：[6, 2, 5, 8, 7]
C++ 字符串 模拟 力扣 14. 最长公共前缀 每日一题 题解
Q741_147的博客
11-23 702
本文围绕LeetCode 14“最长公共前缀”这一字符串经典入门题展开，解析其作为面试高频题的核心价值——夯实模拟思维、边界处理与代码优化能力。文章详细阐述横向遍历（两两对比）与纵向遍历（逐位验证）两种核心算法原理，提供完整可运行的C++代码，拆解关键细节与易错点，并进行复杂度分析。同时总结解题核心考点、思路迁移方向及常见错误，帮助读者不仅掌握本题解法，更能提升字符串处理能力，为后续复杂题型奠定基础，兼具入门指导与面试备考价值。
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weixin_49929829的博客
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分治、动态规划、贪心、回溯算法基本思想
代码随想录算法训练营第三十二天｜509. 斐波那契数，70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯
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m0_63939729的博客
11-24 140
递推公式 dp[i] = min(dp[i-1] + cost[i], dp[i-2]+cost[i])2.递推公式已经告诉了我们: dp[i] = dp[i-1]+dp[i-2]初始化：dp[0] = cost[0], dp[1] = cost[1]递推公式dp(i) = dp(i-1) + dp(i-2)已经告诉我们dp[0] = 0, dp[1] = 1。动态规划：dp(4) = dp(3) + dp(2)初始化：dp(1) = 1, dp(2) = 2。打印 min(dp[-1], dp[-2])
Python计数排序算法实现详解
通过上述知识点的介绍，我们可以看到计数排序算法的实现原理、Python语言实现的优势以及在实际应用中的作用，同时也指出了它的局限性和可能的改进方向。希望这些知识能够帮助理解Python如何高效地实现计数排序。
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