使用算法实践(辅助)--计数排序

文章转自 http://www.cppblog.com/shongbee2/archive/2013/07/24/80991.html


计数排序,传说时间复杂度为0(n)的排序

计数排序:

今天学习了计数排序,貌似计数排序的复杂度为o(n)。很强大。他的基本思路为:

1.       我们希望能线性的时间复杂度排序,如果一个一个比较,显然是不实际的,书上也在决策树模型中论证了,比较排序的情况为nlogn的复杂度。

2.       既然不能一个一个比较,我们想到一个办法,就是如果我在排序的时候就知道他的位置,那不就是扫描一遍,把他放入他应该的位置不就可以了嘛。

3.       要知道他的位置,我们只需要知道有多少不大于他不就可以了吗?

4.       以此为出发点,我们怎么确定不大于他的个数呢?我们先来个约定,如果数组中的元素都比较集中,都在[0, max]范围内。我们开一个max的空间b数组,把b数组下标对应的元素和要排序的A数组下标对应起来。这样不就可以知道不比他大的有多少个了吗?我们只要把比他小的位置元素个数求和,就是不比他大的。例如:A={3,5,7};我们开一个大小为8的数组b,把a[0] = 3 放入b[3]中,使b[3] = 0; 同理 b[5] = 1; b[7] = 2;其他我们都设置为-1,哈哈我们只需要遍历一下b数组,如果他有数据,就来出来,铁定是当前最小的。如果要知道比a[2]小的数字有多少个,值只需要求出b[0] – b[6]的有数据的和就可以了。这个0(n)的速度不是盖得。

5.       思路就是这样咯。但是要注意两个数相同的情况A = {1,2,3,3,4},这种情况就不可以咯,所以还是有点小技巧的。

6.       处理小技巧:我们不把A的元素大小与B的下标一一对应,而是在B数组对应处记录该元素大小的个数。这不久解决了吗。哈哈。例如A = {1,2,3,3,4}我们开大小为5的数组b;记录数组A中元素值为0的个数为b[0] = 0, 记录数组A中元素个数为1的b[1] = 1,同理b[2] = 1, b[3] = 2, b[4] = 1;好了,这样我们就知道比A[4](4)小的元素个数是多少了:count = b[0] + b[1] + b[2] + b[3] = 4;他就把A[4]的元素放在第4个位置。

还是截张书上的图:

再次推荐《算法导论》这本书,在我的上次的随笔中有下载链接。哈哈。真正支持还是需要买一下纸版。呵呵。

7. 不过在编程的时候还是要注意细节的,例如我不能每次都来算一下比他小的个数。呵呵,思路就这样了。奉上源代码:

 

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

// 计数排序
int CountSort( int* pData,  int nLen)
{
     int* pCout = NULL;             // 保存记数数据的指针
    pCout = ( int*)malloc( sizeof( int) * nLen);     // 申请空间
    
// 初始化记数为0
     for ( int i = 0; i < nLen; ++i)
    {
        pCout[i] = 0;
    }

     // 记录排序记数。在排序的值相应记数加1。
     for ( int i = 0; i < nLen; ++i)
    {
        ++pCout[pData[i]];         //
    }

     // 确定不比该位置大的数据个数。
     for ( int i = 1; i < nLen; ++i)
    {
        pCout[i] += pCout[i - 1];     // 不比他大的数据个数为他的个数加上前一个的记数。
    }

     int* pSort = NULL;             // 保存排序结果的指针
    pSort = ( int*)malloc( sizeof( int) * nLen);     // 申请空间

     for ( int i = 0; i < nLen; ++i)
    {
         // 把数据放在指定位置。因为pCout[pData[i]]的值就是不比他大数据的个数。
        
// 为什么要先减一,因为pCout[pData[i]]保存的是不比他大数据的个数中包括了
        
// 他自己,我的下标是从零开始的!所以要先减一。
        --pCout[pData[i]];     // 因为有相同数据的可能,所以要把该位置数据个数减一。
        pSort[pCout[pData[i]]] = pData[i];        
        
    }

     // 排序结束,复制到原来数组中。
     for ( int i = 0; i < nLen; ++i)
    {
        pData[i] = pSort[i];
    }

     // 最后要注意释放申请的空间。
    free(pCout);
    free(pSort);

     return 1;
}

int main()
{
     int nData[10] = {8,6,3,6,5,8,3,5,1,0};
    CountSort(nData, 10);
     for ( int i = 0; i < 10; ++i)
    {
        printf("%d ", nData[i]);
    }
    printf("\n");

    system("pause");
     return 0;
}



在数字化环境中,线上票务获取已成为参与各类活动的主要途径。随着公众对热门演出需求的增长,票源往往在开放销售后迅速告罄,导致普通消费者难以顺利购得所需票券。为应对这一挑战,部分技术开发者借助编程手段构建了自动化购票辅助程序,旨在提升用户成功获取门票的概率。本文将以一个针对特定票务平台设计的自动化工具为例,系统阐述其设计理念、技术组成及具体实施流程。 秀动网作为国内知名的演出及体育赛事票务销售平台,因活动热度较高,常出现访问拥堵、瞬时抢购压力大等现象,使得常规购票过程面临困难。因此,开发一款能够协助用户更有效完成票务申购的辅助工具具有实际意义。 该工具主要具备以下几项关键功能:持续监控目标平台的票务信息更新;在票务释放时自动执行选座、添加至购物车及提交订单等系列操作;集成一定的异常处理机制,以应对网络延迟或服务器响应异常等情况。 在技术实现层面,选用Python作为开发语言,主要基于其语法简洁、标准库与第三方资源丰富,适合快速构建功能原型。同时,Python在网络通信与浏览器自动化方面拥有如requests、selenium等成熟支持库,为程序实现网页交互与数据抓取提供了便利。 开发过程主要包括以下环节:首先解析目标网站的页面结构,明确可通过程序操控的网页元素路径;随后编写监控模块,实时检测新票务信息的上线并及时触发后续操作;接着模拟用户操作流程,包括自动填写个人信息、选择座位偏好、完成购物车添加等步骤,并通过行为模拟降低被平台反爬虫机制识别的可能;最终实现订单自动提交,并在成功购票后向用户发送通知。 此外,该工具提供了可配置的操作界面,允许用户根据个人需求设定抢票时间、目标活动类型及座位选择等参数,从而在提升使用体验的同时,减少对票务平台服务器资源的非必要占用。 需指出的是,尽管此类工具能提高购票效率,但其使用可能涉及违反平台服务协议或相关法规的风险。各票务销售方通常对自动化抢票行为设有明确约束,因此开发与使用者均应遵守相应规定,确保技术应用的合法性。 综上所述,该基于Python的票务辅助工具是针对特定场景设计的自动化解决方案,通过技术手段改善用户购票体验,但同时也强调必须在法律与平台规则框架内合理使用此类技术。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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