计数排序的实现算法（C/C++）

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布

技术驱动者

最新推荐文章于 2025-12-03 17:03:32 发布

阅读量104

点赞数 1

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：算法 c语言 c++ C/C++

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWhizZ/article/details/132682287

C/C++ 专栏收录该内容

109 篇文章 ¥59.90 ¥99.00

订阅专栏

本文介绍了计数排序的基本原理和C/C++实现，该算法适用于一定范围内整数的排序，具有O(n+k)的时间复杂度。文中提供了一个代码示例，展示如何通过统计元素出现次数来排序数组，并讨论了算法的空间复杂度和适用场景。

计数排序的实现算法（C/C++）

计数排序是一种非比较排序算法，它的核心思想是通过统计每个元素出现的次数，然后根据统计结果将元素排列在正确的位置上。它适用于一定范围内的整数排序，时间复杂度为 O(n+k)，其中 n 是待排序数组的大小，k 表示待排序数组中的最大值。

下面是使用 C/C++ 实现计数排序的代码示例：

#include <iostream>
#include <vector>

void countingSort(std::vector

了解本专栏

订阅专栏解锁全文

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

技术驱动者

关注关注

1
点赞
踩
1

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

订阅专栏

C/C++ counting sort计数排序算法详解及源码

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

06-03

7552

Counting Sort（计数排序）是一种非比较排序算法，它根据待排序元素的值来确定每个元素的位置。计数排序的核心思想是统计每个元素出现的次数，然后根据次数依次将元素放置到正确的位置上。

C/C++ 计数排序Counting sort算法详解及源码

希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题

06-23

2044

计数排序的时间复杂度是O(n+k)，其中n是待排序数组的长度，k是最大的元素值。由于计数排序需要额外的辅助数组来统计元素出现的次数，因此它的空间复杂度为O(n+k)。计数排序（Counting sort）是一种非比较排序算法，适用于一定范围内的整数排序。它的基本思想是通过统计元素出现的次数来确定元素在最终排序结果中的位置。计数排序的优点是速度快，稳定性好，适用于一定范围内的整数排序。然而，计数排序的缺点是需要额外的辅助数组，且只适用于非负整数排序。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

常见排序算法实现：归并排序、基数排序、计数排序（C/C++）

guq511的博客

04-12

342

归并排序：稳定排序，适用于各种数据规模，但需要额外空间基数排序：适用于整数排序，特别是位数不多的情况计数排序：适用于整数范围不大的情况，效率非常高在实际应用中，应根据数据特点和需求选择合适的排序算法。希望本文的实现能帮助你更好地理解这些排序算法的工作原理。

C/C++ 计数排序

小嗷犬的博客

08-31

1647

计数排序是一种非基于比较的排序算法，该算法于1954年由提出。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它的优势在于在对一定范围内的整数排序时，它的复杂度为Ο(n + k)（其中k是整数的范围），快于任何比较排序算法。当然这是一种牺牲空间换取时间的做法，而且当O(k)>......

CPP-SCNUOJ-Problem P23. 计数排序（使用C/C++）

weixin_51262605的博客

12-05

417

计下标从 1 开始。有n 个取值范围在 [1,m] 的整数ai。请将它们升序排序，设排序后数组为b。Problem P23. 计数排序（使用C/C++）输出一个整数代表计算结果。

最全排序算法（C/C++描述），包含原理讲解，算法分析

LHLYX的博客

05-31

1102

所有的排序算法中，从简单到复杂，从适用于小数据量到适用于大数据量，从稳定到不稳定，各有各的特点和应用场景。冒泡排序: 简单，适用于小数据量，时间复杂度高，空间复杂度低。选择排序: 简单，适用于小数据量，时间复杂度高，空间复杂度低。插入排序: 简单，适用于近乎有序的小数据量，时间复杂度适中，空间复杂度低。归并排序: 稳定，高效，适用于大数据量，时间复杂度低，但空间复杂度高。快速排序: 高效，但在最坏情况下时间复杂度高，适用于大数据量，空间复杂度低。堆排序。

C/C++排序算法（四）—— 归并排序和计数排序

热门推荐

Edison's 小宇宙

02-14

1万+

归并排序和计数排序

计数排序（C/C++实现）

weixin_45983489的博客

03-28

681

算法精髓 -遍历待排序数组，找出最大值与最小值，并计算其差值。创建临时数组，大小为其差值。再次遍历原数组，对遍历到的每一个值在临时数组中加一，记录原数组中该值出现了n次。将临时数组中不为0的值从小到大加上最小值输出n次。算法实现 #include<stdio.h> #include<assert.h> #include<stdlib.h> //计数排序 void CountSort(int* a, int len) { assert(a); //通过max和m

排序算法汇总(C/C++实现)

weixin_51019352的博客

04-30

1408

冒泡排序是计算机科学中最简单的排序算法之一，它重复地遍历要排序的元素，比较每对相邻项，如果它们的顺序错误就将它们交换过来。经过一轮的遍历，最大（或最小）的元素就会“冒泡”到顶端（或底端），然后在下一轮中继续这个过程。这个过程持续进行直到所有的元素都排好序为止。选择排序是一种简单直观的排序算法，它的基本思想是每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。插入排序的核心思想是逐步构建有序序列。

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

C ++中12种排序算法的实现-C/C++开发

05-27

排序算法在C ++中实现12种排序算法的实现这是我在“数据结构和算法”课程中的项目。在这个项目中，我必须实现12种排序算法，并编写有关该算法的报告。您可以在这里阅读用越南语撰写的论文。实现您可以在下面的...

高效排序算法C/C++实现：鸽巢排序与计数排序

本文主要介绍了三种排序算法的C语言实现：鸽巢排序（Pigeonhole Sort）、计数排序（Counting Sort）以及快速排序的一个基础版本。这些算法的复杂度均小于等于O(n^2)，其中快速排序的平均时间复杂度为O(n log n)。...

[优选算法专题十.哈希表 ——NO.55~57 两数之和、判定是否互为字符重排、存在重复元素]

2401_83386596的博客

12-03

545

两数之和问题的最优解法采用哈希表实现O(n)时间复杂度，通过存储元素值与下标的映射关系，快速查找互补值。字符重排判定问题通过单哈希数组统计字符出现次数，先加后减并实时校验，确保字符种类和数量完全一致。存在重复元素问题使用哈希集合检测重复元素，遍历数组时检查元素是否已存在于集合中。三种解法均利用哈希结构优化查找效率，将时间复杂度从暴力解法的O(n²)降至O(n)，是典型空间换时间策略的工业级实现。

算法基础篇：（二十一）数据结构之单调栈：从原理到实战，玩转高效解题

2301_79248256的博客

11-29

1577

本文深入解析了单调栈这一高效数据结构。首先介绍了单调栈的基本概念，即在普通栈的基础上增加元素单调性约束，可分为递增栈和递减栈。接着详细讲解了四种核心应用场景：寻找左右侧最近更大/更小元素，并提供了对应的C++代码实现。通过洛谷P5788等模板题和发射站、柱状图最大矩形等实战案例，展示了单调栈如何将O(n²)问题优化为O(n)解法。最后总结了单调性选择、遍历方向等核心技巧，并给出避免数据溢出、优化IO等实用建议。掌握单调栈能有效解决"找最近最值"类问题，是算法竞赛和面试中的重要工具。

红包分配算法的严格数学理论与完整实现

12-03

505

红包分配问题可以严格定义为：定义 1.1（红包分配问题）: 给定总金额 M>0M > 0M>0 和参与人数 n∈N+n \in \mathbb{N}^+n∈N+，分配函数 f:{1,2,...,n}→R+f: \{1, 2, ..., n\} \rightarrow \mathbb{R}^+f:{1,2,...,n}→R+ 需要满足：设 Ω\OmegaΩ 为样本空间，F\mathcal{F}F 为事件域，PPP 为概率测度： 1.2.2 随机变量性质定义随机变量 XiX_iXi 表示第 iii 个人获

简单多源BFS问题