计数排序countingsort

本文介绍了一种简单的计数排序算法实现方法,并通过一个具体的示例展示了如何使用该算法对整数数组进行排序。该算法适用于数值范围较小的情况。
#include <stdio.h>
void counting_sort(int *a,int *b,int k,int length){
    int c[k];
    int i;
    for(i=0;i<k;i++)
        c[i]=0;
    for(i=0;i<length;i++)
        c[a[i]]++;
    for(i=1;i<length;i++){
        c[i]+=c[i-1];
    }
    for(i=0;i<length;i++){
        b[ c[a[i]] - 1]=a[i];
        c[a[i]]--;
    }


}
int main(){
    int a[8]={2,5,3,0,2,3,0,3};
    int b[8];
    counting_sort(a,b,6,8);
    int i;
    for(i=0;i<8;i++)
        printf("%d ",b[i]);
    return 0;
}
本 PPT 介绍了制药厂房中供配电系统的总体概念与设计要点,内容包括: 洁净厂房的特点及其对供配电系统的特殊要求; 供配电设计的一般原则与依据的国家/行业标准; 从上级电网到工厂变电所、终端配电的总体结构与模块化设计思路; 供配电范围:动力配电、照明、通讯、接地、防雷与消防等; 动力配电中电压等级、接地系统形式(如 TN-S)、负荷等级与可靠性、UPS 配置等; 照明的电源方式、光源选择、安装方式、应急与备用照明要求; 通讯系统、监控系统在生产管理与消防中的作用; 接地与等电位连接、防雷等级与防雷措施; 消防设施及其专用供电(消防泵、排烟风机、消防控制室、应急照明等); 常见高压柜、动力柜、照明箱等配电设备案例及部分设计图纸示意; 公司已完成的典型项目案例。 1. 工程背景与总体框架 所属领域:制药厂房工程的公用工程系统,其中本 PPT 聚焦于供配电系统。 放在整个公用工程中的位置:与给排水、纯化水/注射用水、气体与热力、暖通空调、自动化控制等系统并列。 2. Part 01 供配电概述 2.1 洁净厂房的特点 空间密闭,结构复杂、走向曲折; 单相设备、仪器种类多,工艺设备昂贵、精密; 装修材料与工艺材料种类多,对尘埃、静电等更敏感。 这些特点决定了:供配电系统要安全可靠、减少积尘、便于清洁和维护。 2.2 供配电总则 供配电设计应满足: 可靠、经济、适用; 保障人身与财产安全; 便于安装与维护; 采用技术先进的设备与方案。 2.3 设计依据与规范 引用了大量俄语标准(ГОСТ、СНиП、SanPiN 等)以及国家、行业和地方规范,作为设计的法规基础文件,包括: 电气设备、接线、接地、电气安全; 建筑物电气装置、照明标准; 卫生与安全相关规范等。 3. Part 02 供配电总览 从电源系统整体结构进行总览: 上级:地方电网; 工厂变电所(10kV 配电装置、变压
### Python 计数排序(Counting Sort)算法实现 计数排序是一种非比较型整数排序算法,适用于数据范围较小的整数排序。该算法通过统计每个值出现的次数来进行排序。 #### 计数排序的核心思想 对于给定的一个数组 `arr` ,找到最大值 `max_val` 并创建一个长度为 `max_val + 1` 的辅助数组 `count` 。这个辅助数组用来记录原数组中各个数值出现的频次。最后再根据频次重构有序的新列表[^1]。 下面是具体的Python代码实现: ```python def counting_sort(arr): if not arr: # 处理空数组的情况 return [] max_val = max(arr) # 获取数组中的最大值 min_val = min(arr) # 获取最小值以便处理负数 offset = -min_val # 偏移量用于支持负数 m = max_val + offset + 1 # 考虑偏移后的大小 count = [0] * m # 初始化频率表 for a in arr: count[a + offset] += 1 # 统计各元素的数量 result = [] # 构建结果集 for i in range(len(count)): while count[i] > 0: # 将相同数量的i加入result result.append(i - offset) count[i] -= 1 return result # 返回已排序的结果 ``` 此版本不仅能够处理正整数还可以处理包含负数的数据集合[^2]。 为了验证上述函数的有效性,可以使用如下测试案例: ```python # 测试用例 test_cases = [ ([1,4,1,2,7,5,2], [1,1,2,2,4,5,7]), ([3,-1,2,-1,0], [-1,-1,0,2,3]) ] for case in test_cases: print(f"原始数组:{case[0]}") print(f"排序结果:{counting_sort(case[0])}") print(f"期望结果:{case[1]}\n") ``` 以上实现了对含有正整数以及含负数两种情况下计数排序的功能展示,并且保持了算法的时间复杂度为线性的特性即O(n)[^4]。
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