计数排序和基数排序()

这两种排序方法是不需要比较的排序方法。下面我来一个一个介绍

1.基数排序

基本算法:遍历一遍原数组,将其每个元素出现的次数用一个足够容纳其范围的数组来标记,即统计每个元素出现了多少次,然后在遍历这个标记数组来还原原数组,这样就拍好序了

下面给出算法代码:

void CoutSort(int arr[], int size)
{
	//统计最大最小的元素
	int Maxdata = arr[0];
	int Mindata = arr[0];
	for (int i = 0; i < size; i++)
	{
		if (arr[i]>Maxdata)
			Maxdata = arr[i];
		if (arr[i] < Mindata)
			Mindata = arr[i];
	}
	//开辟新的空间
	int _size = Maxdata - Mindata + 1;
	int *temp = new int[_size];
	memset(temp, 0, _size*4);
	//遍历原数组统计每个数字出现的次数
	for (int i = 0; i < size; i++)
		temp[arr[i] - Mindata]++;
	//遍历temp复原给原数组
	int index = 0;
	for (int i = 0; i < _size; i++)
	{
		while (temp[i]--)
		{
			arr[index++] = i + Mindata;
		}
	}
	delete[] temp;
}
很简单,参考给出的步骤去理解。

2.基数排序

’基数排序法又称筒子法,就是先从个位数字比较然后将其放到对应的桶中,然后在将其按顺序拿出放回原数组,这样每个元素的个位数字就已经排好了,然后在将十位放入对应的筒子中,重复上述步骤,直到所有位数比较完,这个时候数组就拍好序了

直接上代码:

void RadixSort_LSD(int *arr, int size)
{
	//1.首先需要统计这些数中最大元素的位数,%10取个位,/10少一位
	int count = 1;//最起码一位数
	int elem = 1;
	int radix = 10;
	int *temp = new int[size];
	for (int i = 0; i < size; i++)
	{
		while (arr[i]>radix)
		{
			count++;
			radix *= 10;
		}
	}
	//因为有三位数所以整三次就可以了
	//第一次比较个位,第二次比较十位,第三次比较百位
	for (int index = 0; index < count; index++)
	{
		//首先统计个位的每个位数出现的次数
		int Count[10] = { 0 };//最大0-9
		for (int i = 0; i < size; i++)
		{
			Count[arr[i] / elem % 10]++;
		}
		//计算每个元素个位数字应该所在的位置即每个元素所在的位置
		int Postion[10] = { 0 };
		for (int i = 1; i < 10; i++)
		{
			Postion[i] = Postion[i - 1] + Count[i - 1];
		}
		//将其放在对应的位置
		for (int i = 0; i < size; i++)
		{
			int ret = arr[i] / elem % 10;
			temp[Postion[ret]++] = arr[i];
		}
		//考回至原数组
		memcpy(arr, temp,sizeof(arr[0])*size);
		elem *= 10;
	}
	delete[] temp;
}
从百位到个位

void RadixSort_MSD(int *array, int left,int right,int bit,int *bucket)
{
	if (bit <= 0)
		return;
	     int elem = (int)pow(10, bit-1);
		//统计每个桶中元素的出现次数数-->计算每个桶的起始地址
		int BuckCount[10] = { 0 };
		for (int i =left; i < right; ++i)//统计每个桶中元素个数从百位开始
		{
			BuckCount[array[i] / elem % 10]++;
		}

		int StartAddr[10] = {left};
		for (int i = 1; i < 10; i++)//统计每个桶的起始位置
		{
			StartAddr[i] = StartAddr[i - 1] + BuckCount[i - 1];
		}
		//将各个元素放置到对应的桶中
		for (int i = left; i < right; ++i)
		{
			int BuckNo = array[i] / elem % 10;//桶号
			bucket[StartAddr[BuckNo]++] = array[i];
		}
		//回收
		memcpy(array+left, bucket+left, sizeof(array[0])*(right-left));
		//分别排每个桶中的内容
		for (int i = 0; i < 10; ++i)
		{
			int begin = StartAddr[i]-BuckCount[i];
			int end =StartAddr[i] ;
			if (begin+1<end)
			RadixSort_MSD(array, begin,end ,bit - 1,bucket);
		}
}

### 计数排序基数排序的时间复杂度分析 #### 计数排序时间复杂度 计数排序适用于整数值的排序,其核心在于通过统计各个不同键值的数量来实现排序。此方法不需要比较元素之间的大小关系,而是利用了数组索引来记录频率。因此,在理想情况下,即输入数据范围已知且有限时,计数排序能够达到线性的平均情况性能。 具体来说,假设`n`代表待排序列表中的元素数量,而`k`则指代这些元素可能取到的最大值加一(因为是从0开始计算)。那么整个过程涉及遍历原始序列一次用于填充辅助数组以及再次扫描这个辅助结构以重建有序的结果集。所以总的操作次数大致等于两倍于原集合长度加上最大值域宽,最终得出计数排序的时间复杂度为\( O(n + k) \)[^2]。 #### 基数排序时间复杂度 基数排序则是另一种非对比型排序技术,它按照数字的不同位来进行分组处理,通常采用稳定版的子排序方式如桶排序或上述提到过的计数排序完成每一轮次的任务。由于每位上的分布独立对待,故整体耗时取决于两个因素:一是参与运算的对象总数目`n`;二是所考虑的关键字宽度或者说最高有效位的位置`d`。当针对固定精度的数据类型执行此类操作时,比如十进制下的电话号码串,实际运行效率接近于线性级别\[O(d * n)\][^1]。 值得注意的是,这里的`d`实际上反映了被排序项内部结构特征——例如对于32比特无符号整形而言大约相当于log₂(2³²)=32轮迭代;而对于日常生活中常见的身份证号之类的字符串形式,则更贴近字符数目本身。如果限定条件允许将`d`视为常量级参数的话,那就可以简化表述成近似线性的\( O(n) \)特性。 #### 性能差异及适用场景 两者都属于高效能的选择之一,但在应用场景上有所区别: - **计数排序**更适合用来解决那些具有较小离散区间特性的简单对象排列问题; - **基数排序**则广泛应用于多字段组合而成的大容量记录集中,特别是面对较长但规律性强的信息编码体系时表现出色。 综上所述,两种算法各有千秋,选择哪一种应视具体情况而定。 ```python def counting_sort(arr, exp=1): output = [0] * len(arr) count = [0] * 10 for i in range(len(arr)): index = (arr[i]//exp)%10 count[index] += 1 for i in range(1, 10): count[i] += count[i - 1] i = len(arr)-1 while i>=0: index = (arr[i]//exp)%10 output[count[index]-1]=arr[i] count[index]-=1 i-=1 for i in range(len(arr)): arr[i] = output[i] def radix_sort(arr): max_num = max(arr) exp = 1 while max_num/exp > 0: counting_sort(arr, exp) exp *= 10 ```
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