基数排序
实际上就是对桶排序的优化
思想
代码块
package cn.itjy.sort;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
import java.util.Random;
/**
* 基数排序
*
* @author 86183
*/
public class RadixSort {
public static void main(String[] args) {
// int[] arr = { 53, 3, 542, 748, 14, 214 };
Random r = new Random();
int[] arr = new int[800000];
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
arr[j] = r.nextInt(80000000);
}
SimpleDateFormat sd = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss");
String startTime = sd.format(new Date());
System.out.println("排序前的时间=" + startTime);
radixSort(arr);
SimpleDateFormat sd2 = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd hh:mm:ss");
String endTime = sd2.format(new Date());
System.out.println("排序后的时间=" + endTime);
}
// 基数排序法
public static void radixSort(int[] arr) {
// 根据前面的推导过程,我们可以得到最终的基数的排序的代码
// 1.需要得到最大的位数
int max = arr[0]; // 假设第一个是最大的
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] > max) {
max = arr[i];
}
}
int maxLength = (max + "").length();
int[][] bucket = new int[10][arr.length];
int[] bucketElementCounts = new int[10];
for (int i = 0, n = 1; i < maxLength; i++, n *= 10) {
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
// 取出每个元素的各位
int digitOfElement = arr[j] / n % 10;
// System.out.println(digitOfElement);
// 放入到对应的桶中
bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
bucketElementCounts[digitOfElement]++;
}
// 按照这个桶的顺序(一维数组的下标依次取出,放入原来的数组)
int index = 0;
// 遍历每一个桶,并将桶中的数据,放入到原数组中
for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
// 如果桶中有数据,我们才放入到原数组
if (bucketElementCounts[k] != 0) {
// 循环该桶即第k个桶(即第k个一维数组),放入
for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
arr[index++] = bucket[k][l];
}
}
// 第一轮处理后,需要将每个bucketElementCounts[k] = 0 !!!
bucketElementCounts[k] = 0;
}
}
// 第一轮排序(针对每个元素的个位进行排序处理)
// 定义一个二维数组表示10个桶,每个桶就是一个一维数组
// 1.二维数组包含10个一维数组
// 2.为了防止在放入数的时候数据溢出,每个一维数组(桶),大小定为arr.length
// 3.基数排序是使用空间换时间的经典算法
/*
* int[][] bucket = new int[10][arr.length];
*
* // 为了记录每个桶中 ,实际存放了多少个数据,我们定义一个一维数组来记录各个桶的每次放入的数据 // 可以这样理解 //
* 比如:bucketElementCounts,记录的就是 bucket[0] 桶的放入数据的个数 int[] bucketElementCounts =
* new int[10]; for (int j = 0; j < arr.length; j++) { // 取出每个元素的各位 int
* digitOfElement = arr[j] % 10; // System.out.println(digitOfElement); //
* 放入到对应的桶中 bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] =
* arr[j]; bucketElementCounts[digitOfElement]++;
*
* } // 按照这个桶的顺序(一维数组的下标依次取出,放入原来的数组) int index = 0; // 遍历每一个桶,并将桶中的数据,放入到原数组中
*
* for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) { // 如果桶中有数据,我们才放入到原数组
* if (bucketElementCounts[k] != 0) { // 循环该桶即第k个桶(即第k个一维数组),放入 for (int l = 0;
* l < bucketElementCounts[k]; l++) { arr[index++] = bucket[k][l]; } } //
* 第一轮处理后,需要将每个bucketElementCounts[k] = 0 !!! bucketElementCounts[k] = 0; }
* System.out.println("one:" + Arrays.toString(arr)); for (int j = 0; j <
* arr.length; j++) { // 取出每十位个元素的各位 int digitOfElement = arr[j] / 10 % 10; //
* System.out.println(digitOfElement); // 放入到对应的桶中
* bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
* bucketElementCounts[digitOfElement]++;
*
* } // 按照这个桶的顺序(一维数组的下标依次取出,放入原来的数组) index = 0; // 遍历每一个桶,并将桶中的数据,放入到原数组中 for
* (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) { // 如果桶中有数据,我们才放入到原数组 if
* (bucketElementCounts[k] != 0) { // 循环该桶即第k个桶(即第k个一维数组),放入 for (int l = 0; l <
* bucketElementCounts[k]; l++) { arr[index++] = bucket[k][l]; }
*
* } bucketElementCounts[k] = 0; } System.out.println("two:" +
* Arrays.toString(arr));
*
* for (int j = 0; j < arr.length; j++) { // 取出每百个元素的各位 int digitOfElement =
* arr[j] / 100 % 10; // System.out.println(digitOfElement); // 放入到对应的桶中
* bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
* bucketElementCounts[digitOfElement]++;
*
* } // 按照这个桶的顺序(一维数组的下标依次取出,放入原来的数组) index = 0; // 遍历每一个桶,并将桶中的数据,放入到原数组中 for
* (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) { // 如果桶中有数据,我们才放入到原数组 if
* (bucketElementCounts[k] != 0) { // 循环该桶即第k个桶(即第k个一维数组),放入 for (int l = 0; l <
* bucketElementCounts[k]; l++) { arr[index++] = bucket[k][l]; }
*
* } bucketElementCounts[k] = 0; } System.out.println("three:" +
* Arrays.toString(arr));
*/
}
}
总结:总体来说还是比较简单的。