基数排序的java实现

1、基数排序介绍

      基数排序(radix sort)属于“分配式排序”(distribution sort),又称“桶子法”(bucket sort)或bin sort,顾名思义,它是透过键值的部份资讯,将要排序的元素分配至某些“桶”中,藉以达到排序的作用,基数排序法是属于稳定性的排序,其时间复杂度为O (nlog(r)m),其中r为所采取的基数,而m为堆数,在某些时候,基数排序法的效率高于其它的稳定性排序法。

2、基数排序的方式

     分为MSD和LSD两种方式,LSD为从个位、十位、百位,从后往前以关键字进行排序,MSD恰好相反。它从高位向低位进行。

LSD的示例可以见百度百科http://baike.baidu.com/link?url=8kJVFNtp41O2KY4v93wTzob10hnuN6v4X0lDAOIQJIJwt084FouOrd5N7hL-_1nzrjD18U8LGYwqFgt_KJtZGK

3、基数排序实现

以Java语言实现LSD方式的基数排序

public class RadixSort {
	private int[] pArrayofInts;
	private int n;

	public RadixSort(int[] pArrayofInts, int n) {
		this.pArrayofInts = pArrayofInts;
		this.n = n;
	}

	

	public void printArray() {

		for (int i = 0; i < pArrayofInts.length; i++) {
			System.out.print(pArrayofInts[i] + "、");
		}
		System.out.println();
	}

	public void doSort() {
		int d = 1;
		int[][] pBucket = new int[10][pArrayofInts.length];
		while (d < n) {
			for (int pIndex = 0; pIndex < pArrayofInts.length * 10; pIndex++) {
				pBucket[pIndex / pArrayofInts.length][pIndex
						% pArrayofInts.length] = -1;
			}
			for (int pIndex = 0; pIndex < pArrayofInts.length; pIndex++) {
				int pKey = pArrayofInts[pIndex] / d % 10;
				pBucket[pKey][pIndex] = pArrayofInts[pIndex];
			}
			for (int pIndex = 0, pArrayIndex = 0; pIndex < pArrayofInts.length * 10; pIndex++) {
				if ((pBucket[pIndex / pArrayofInts.length][pIndex
						% pArrayofInts.length] != -1)) {
					pArrayofInts[pArrayIndex++] = pBucket[pIndex
							/ pArrayofInts.length][pIndex % pArrayofInts.length];
				}
			}
			d = d * 10;
		}
	}
}

如下为Main函数
public class Main {

	public static void main(String[] args) {
		int[] pArrayofInts = { 3, 5, 6, 22, 1, 0, 4 ,87,902,111};
		RadixSort pRadixSort = new RadixSort(pArrayofInts,1000);
		System.out.println("排序前:");
		pRadixSort.printArray();
		pRadixSort.doSort();
		System.out.println("排序后:");
		pRadixSort.printArray();
	}

}

输出结果如下:
排序前:
3、5、6、22、1、0、4、87、902、111、
排序后:
0、1、3、4、5、6、22、87、111、902、



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,提出自适应参数调整、模型优化和行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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