基数排序

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基数排序

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算法思想
基本思想:将所有待比较数值(正整数)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。

算法步骤:

将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零。
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。
基数排序的方式可以采用 LSD(Least significant digital)或 MSD(Most significant digital),LSD 的排序方式由键值的最右边开始,而 MSD 则相反,由键值的最左边开始。

不妨通过一个具体的实例来展示一下基数排序是如何进行的。 设有一个初始序列为: R {50, 123, 543, 187, 49, 30, 0, 2, 11, 100}。

我们知道,任何一个阿拉伯数,它的各个位数上的基数都是以 0~9 来表示的,所以我们不妨把 0~9 视为 10 个桶。

我们先根据序列的个位数的数字来进行分类,将其分到指定的桶中。例如:R[0] = 50,个位数上是 0,将这个数存入编号为 0 的桶中。
在这里插入图片描述
分类后,我们在从各个桶中,将这些数按照从编号 0 到编号 9 的顺序依次将所有数取出来。这时,得到的序列就是个位数上呈递增趋势的序列。

按照个位数排序: {50, 30, 0, 100, 11, 2, 123, 543, 187, 49}。

接下来,可以对十位数、百位数也按照这种方法进行排序,最后就能得到排序完成的序列。

#include <iostream>
#include <vector>

using namespace std;

// 求出数组中最大数的位数的函数
int MaxBit(vector<int> input){
	// 数组最大值
	int max_data = input[0];
	for (int i = 1; i < input.size(); i++){
		if (input[i] > max_data){
			max_data = input[i];
		}
	}

	// 数组最大值的位数
	int bits_num = 0;
	while (max_data){
		bits_num++;
		max_data /= 10;
	}

	return bits_num;
}

// 取数xxx上的第d位数字
int digit(int num, int d){
	int pow = 1;
	while (--d > 0){
		pow *= 10;
	}
	return num / pow % 10;
}

// 基数排序
vector<int> RadixSort(vector<int> input, int n){
	// 临时数组,用来存放排序过程中的数据
	vector<int> bucket(n);					
	// 位记数器,从第0个元素到第9个元素依次用来记录当前比较位是0的有多少个...是9的有多少个数
	vector<int> count(10);				
	// 从低位往高位循环
	for (int d = 1; d <= MaxBit(input); d++){
		// 计数器清0
		for (int i = 0; i < 10; i++){
			count[i] = 0;
		}

		// 统计各个桶中的个数
		for (int i = 0; i < n; i++){
			count[digit(input[i],d)]++;
		}

		/*
		* 比如某次经过上面统计后结果为:[0, 2, 3, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0]则经过下面计算后 结果为: [0, 2,
		* 5, 8, 8, 8, 8, 8, 8, 8]但实质上只有如下[0, 2, 5, 8, 0, 0, 0, 0, 0, 0]中
		* 非零数才用到,因为其他位不存在,它们分别表示如下:2表示比较位为1的元素可以存放在索引为1、0的
		* 位置,5表示比较位为2的元素可以存放在4、3、2三个(5-2=3)位置,8表示比较位为3的元素可以存放在
		* 7、6、5三个(8-5=3)位置
		*/
		for (int i = 1; i < 10; i++){
			count[i] += count[i - 1];
		}

		/*
		* 注,这里只能从数组后往前循环,因为排序时还需保持以前的已排序好的顺序,不应该打
		* 乱原来已排好的序,如果从前往后处理,则会把原来在前面会摆到后面去,因为在处理某个
		* 元素的位置时,位记数器是从大到到小(count[digit(arr[i], d)]--)的方式来处
		* 理的,即先存放索引大的元素,再存放索引小的元素,所以需从最后一个元素开始处理。
		* 如有这样的一个序列[212,213,312],如果按照从第一个元素开始循环的话,经过第一轮
		* 后(个位)排序后,得到这样一个序列[312,212,213],第一次好像没什么问题,但问题会
		* 从第二轮开始出现,第二轮排序后,会得到[213,212,312],这样个位为3的元素本应该
		* 放在最后,但经过第二轮后却排在了前面了,所以出现了问题
		*/
		for (int i = n - 1; i >= 0; i--){
			int k = digit(input[i], d);
			bucket[count[k] - 1] = input[i];
			count[k]--;
		}

		// 临时数组复制到 input 中
		for (int i = 0; i < n; i++){
			input[i] = bucket[i];
		}
	}

	return input;
}

void main(){
	int arr[] = { 50, 123, 543, 187, 49, 30, 0, 2, 11, 100 };
	vector<int> test(arr, arr + sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));
	cout << "排序前:";
	for (int i = 0; i < test.size(); i++){
		cout << test[i] << " ";
	}
	cout << endl;
	
	vector<int> result = test;
	result = RadixSort(result, result.size());
	cout << "排序后:";
	for (int i = 0; i < result.size(); i++){
		cout << result[i] << " ";
	}
	cout << endl;
	system("pause");
}

算法分析
1、基数排序的性能

在这里插入图片描述
其中,d代表数组元素最高为位数,n代表元素个数。

2、时间复杂度
这个时间复杂度比较好计算:count * length;其中 count 为数组元素最高位数,length为元素个数;所以时间复杂度:O(n * d)

3、空间复杂度
空间复杂度是使用了两个临时的数组:10 + length;所以空间复杂度:O(n)。

4、算法稳定性
在基数排序过程中,每次都是将当前位数上相同数值的元素统一“装桶”,并不需要交换位置。所以基数排序是稳定的算法。

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