排序-基数排序

最新推荐文章于 2025-12-19 16:22:21 发布
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#数据结构

本文介绍了基数排序的基本思想，利用多个桶对数字按位进行分类，可实现接近线性的时间复杂度，但可能会占用较多空间。

排序思路：抽象实现多个桶用来储存所需要排序的基数，再递归的调用到每一次数上（通俗点讲，先按个位进行分类，再按十位进行分类，依次排到最高位，最后将所有分类的数连在一起就是排完的序列）

优点：在合适的条件下能实现近乎线性的时间复杂度

缺点：开辟大量的桶可能造成空间上的浪费

 

路痴楷
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看动画学算法之:排序-基数排序
程序那些事
07-25 2万+
之前的文章我们讲了count排序，但是count排序有个限制，因为count数组是有限的，如果数组中的元素范围过大，使用count排序是不现实的，其时间复杂度会膨胀。 而解决大范围的元素排序的办法就是基数排序。
排序算法----基数排序
NancyLCL的博客
02-10 820
1. 基数排序：基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的，先按低优先级排序，再按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前，高优先级相同的低优先级高的在前。 2. 基数排序的时间，空间复杂度及稳定性： 1>. 时间复杂度：O(n+m)。 2>. 空间复杂度：S(n+m)。 3>. 稳定性：稳定。 3. 基数排序的实现： //基数排序 /* * 基数排...
排序-基数排序RadixSort
Passer-Go
05-28 1160
一、基数排序(桶排序)介绍: 1)基数排序(radixsort)属于“分配式排序”(distributionsort) ，又称“桶子法”(bucket sort)或binsort，它是通过键值的各个位的值，将要排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用. 2)基数排序法是属于稳定性的排序，基数排序法的是效率高的稳定性排序法 3)基数排序(Raditsort)是桶排序的扩展 4)基数排序是1887年赫尔曼.何乐礼发明的。它是这样实现的:将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。 二、基数排序逻辑
排序-基数排序（Radix Sort）
qq_48817343的博客
05-16 542
基数排序（Radix Sort）是一种非比较型整数排序算法，它通过将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个数位分别比较来进行排序。基数排序的工作方式类似于人们在图书馆按照书的类别、书架号、书序号来定位书籍的过程，是一种典型的分配式排序算法。
(十七）排序算法-基数排序
zhufei463738313的博客
04-13 4492
（1）基数排序（radix sort）属于“分配式排序”，顾名思义，它是通过键值的各个位的值，将要排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用。（2）基数排序是属于稳定性的排序，基数排序法是效率高的稳定性排序法。（3）基数排序是桶排序的扩展。（4）基数排序是1887年赫尔曼.何乐礼发明的。它是这样实现的：将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。
插入排序-希尔排序-选择排序-冒泡排序-快速排序-基数排序-外部排序-归并排序[数据结构与算法]
weixin_44972997的博客
03-05 3999
文章详细总结了插入排序、希尔排序、选择排序、归并排序、交换排序（冒泡排序、快速排序）、基数排序、外部排序。从`思想`到`代码实现`。 大三党，大数据专业，正在为面试准备，欢迎学习交流`。
排序算法-基数排序
qq_36944952的博客
12-30 4025
排序算法-基数排序 算法思想 完整代码实现： package com.sort; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; public class BaseSort { public static void main(String[] args) { int[] nums = {3,89,4,53,6,825,900,0,1000,53}; basesort(nums,nums.length);
八大排序---基数排序
a624135_的博客
02-10 1581
介绍： 首先基数排序是桶排序的扩展，通过除以个位十位百位，再除10得到余数的排序 具体操作方法是： 将所有待比较数值统一为同样的位数长度，数位较短的数前边补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序，这样从最低位排序一直到最高位排序完成后，就变成一个有序数列。 先把代码码上 package com.qcby; import java.util.Arrays; public class RadixSort { //基数排序 public static ...
C语言实现----基数排序
qq_53436105的博客
10-13 3926
一、基数排序介绍 基数排序（ Radix Sort ）是桶排序的扩展，它的基本思想是：将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。 具体做法是：将所有待比较数值统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后，数列就变成一个有序序列。 二、基数排序图文说明 1.基数排序图文说明 通过基数排序对数组{53,3,542,748,14,214,154,63,616}进行排序，它的示意图如下：
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06-16
《数据结构教学课件：第23讲 归并排序-基数排序》 在计算机科学领域，数据结构和算法是核心部分，它们直接影响程序的效率和性能。本讲主要涉及两种重要的排序算法：归并排序和基数排序。这两种排序算法在处理大量...
算法-理论基础- 排序- 基数排序（包含源程序）.rar
09-16
**基数排序**是一种非比较型整数排序算法，它的原理是将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。这个过程可以类比为人类按身高排队，然后再按照年龄、姓氏等其他特征进行进一步的排序。基数排序在处理...
C语言版的排序方法---基数排序.doc
06-07
C语言版的排序方法---基数排序.doc
八大排序之：冒泡排序、快速排序和堆排序
t2786024916的博客
12-16 768
冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法，它重复地遍历要排序的数列，一次比较两个元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。这个算法的名称由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端（升序排列）。
Python基础知识-数据结构篇
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weixin_50659451的博客
12-19 333
数据结构可变？有序？允许重复？典型用途list✅✅✅通用序列，动态数组tuple❌✅✅固定结构，函数返回值dict✅✅（3.7+）键❌ / 值✅键值映射，快速查找set✅❌❌去重，成员检测，集合运算str❌✅✅文本处理frozenset❌❌❌不可变集合，可用作键。
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m0_64823929的博客
12-15 253
3，完全二叉树，对于一颗有n个结点的二叉树按层序编号，如果编号i（1<=i<=n）的结点于同样深度的。n个结点的有限集合，集合要么为空树，要么由一个根结点和两棵互不相交，分别称谓根结点的左子树和。中序，左根右，先从根开始（不是先访问根），从左开始访问，在访问根，在访问右结点。后序，左右根，先从根开始（不是先访问根），先访问左，在访问右。1，斜树，所有的结点都只有左子树，左斜树，所有结点都只有右子树，右树。树的度数是指，这棵树中，最大的结点的度数，称谓树的度数。前序，根左右，先访问根，然访问左，访问右。
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闲余知道
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Redis数据结构及应用场景总结 Redis提供多种数据结构以满足不同场景需求： String：用于缓存、计数器、分布式锁等场景，支持原子操作 Hash：适合存储对象属性，如用户信息、购物车等 List：实现消息队列、最新消息排行等功能 Set：适用于标签系统、好友关系、去重集合等场景 Sorted Set：实现排行榜、延迟队列、范围查询等功能 Bitmap：用于签到统计、活跃用户分析等位操作场景 HyperLogLog：高效处理海量数据去重计数 Geospatial：支持地理位置相关服务 Stream：提
数据结构05——平衡二叉树
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平衡二叉树的旋转，RR，LL，RL，LR，原创示意图
DS-基数排序（内部排序）
12-30
### 基数排序原理 基数排序（Radix Sort）属于分配式排序，也是一种非比较型整数排序算法。该方法通过将整数按位分割成不同数字，在每位上应用稳定排序算法进行排序[^2]。 对于给定的数据集 `{53, 3, 542, 748, 14, 214}` 进行升序排列时： #### LSD (Least Significant Digit First) 方法 LSD 法从最低有效位开始处理，逐步向更高位扩展直至最高位被处理完毕。每一轮仅关注当前位上的数值大小，并据此重新安排元素位置；当所有位都已完成相应轮次的操作后，则整个序列自然有序化。 #### MSD (Most Significant Digit First) 方法 MSD 则相反，先考虑最左端的数码再逐渐往右推进至最后一位为止。这种方式通常用于构建字典树等场景中更为合适一些。 在此处采用的是 **LSD** 方式的实现过程如下所示: --- ### Python 实现代码 ```python def counting_sort_for_radix(array, exp): n = len(array) output = [0] * n count = [0] * 10 for i in range(n): index = array[i] // exp count[index % 10] += 1 for i in range(1, 10): count[i] += count[i - 1] i = n - 1 while i >= 0: index = array[i] // exp output[count[index % 10] - 1] = array[i] count[index % 10] -= 1 i -= 1 for i in range(len(array)): array[i] = output[i] def radix_sort(arr): max_num = max(arr) exp = 1 while max_num // exp > 0: counting_sort_for_radix(arr, exp) exp *= 10 if __name__ == "__main__": data = [53, 3, 542, 748, 14, 214] print(f"原始数组: {data}") radix_sort(data) print(f"经过基数排序后的结果: {data}") ``` 上述程序展示了如何利用计数排序作为辅助手段来完成一次完整的基于 LSD 的基数排序流程。每次迭代都会针对某一位执行稳定的排序操作，从而确保最终得到的结果既保持了原有的相对顺序又实现了整体上的单调递增特性[^3]。
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