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Qz 学算法 - 数据结构篇 (排序算法 -- 基数、总结)

作者:浅辄
  • 2023-04-24
    吉林
  • 本文字数:3962 字

    阅读完需:约 13 分钟

基数排序

1.基本介绍

  1. 基数排序(radix sort)属于“分配式排序”(distribution sort),又称“桶子法”(bucket sor)或 bin sort,顾名思义,它是通过键值的各个位的值,将安排序的元素分配至某些“桶”中,达到排序的作用

  2. 基数排序法是属于稳定性的排序,基数排序法的是效率高的稳定性排序法

  3. 基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展

  4. 基数排序是 1887 年赫尔曼何乐礼发明的。它是这样实现的:将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。

2.基本思想

  1. 将所有待比较数值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。这样从最低位拜序一直到最高位排序完成以后,数列就变成一个有序序列。

  2. 这样说明,比较难理解,下面我们看一个图文解释,理解基数排序的步骤


3.代码实现

推导


public class RadixSort {    public static void main(String[] args) {        int arr[] = {53, 3, 542, 748, 14, 214};        radixSort(arr);    }
//基数排序方法 public static void radixSort(int[] arr) { //第1轮(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 //说明 //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,则每个一维数组(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个数 //bucketElementCounts[0],记录的就是bucket[0]桶的放入数据个数 int[] bucketElementCounts = new int[10];
for (int i = 0; i < arr.length; i++) { //取出每个元素的个数的值 int digitOfElement = arr[i] % 10; //放入相对应的桶中 bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[i]; bucketElementCounts[digitOfElement]++; } //按照这个桶的顺序(一维数组的下标依次取出数据,放入原来数组) int index = 0; //遍历每一桶,并将桶中是数据,放入到原数组 for (int j = 0; j < bucketElementCounts.length; j++) { //如果桶中,有数据,我们才放入原数组 if (bucketElementCounts[j] != 0) { //循环该桶即第k个桶(即k是一个一维数组),放入 for (int k = 0; k < bucketElementCounts[j]; k++) { //取出元素放到arr arr[index++] = bucket[j][k]; } } //第一轮处理后,需要将每个bucketElementCounts[j]=0 bucketElementCounts[j] = 0; } System.out.println("第1轮,对个位的排序处理arr = " + Arrays.toString(arr));

//第二轮(针对每个元素的十位进行排序处理) for (int i = 0; i < arr.length; i++) { //取出每个元素的个数的值 int digitOfElement = arr[i] / 10 % 10; //放入相对应的桶中 bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[i]; bucketElementCounts[digitOfElement]++; } //按照这个桶的顺序(一维数组的下标依次取出数据,放入原来数组) index = 0; //遍历每一桶,并将桶中是数据,放入到原数组 for (int j = 0; j < bucketElementCounts.length; j++) { //如果桶中,有数据,我们才放入原数组 if (bucketElementCounts[j] != 0) { //循环该桶即第k个桶(即k是一个一维数组),放入 for (int k = 0; k < bucketElementCounts[j]; k++) { //取出元素放到arr arr[index++] = bucket[j][k]; } } bucketElementCounts[j] = 0; } System.out.println("第2轮,对十位的排序处理arr = " + Arrays.toString(arr));

//第三轮(针对每个元素的百位进行排序处理) for (int i = 0; i < arr.length; i++) { //取出每个元素的个数的值 int digitOfElement = arr[i]/100 % 10; //放入相对应的桶中 bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[i]; bucketElementCounts[digitOfElement]++; } //按照这个桶的顺序(一维数组的下标依次取出数据,放入原来数组) index = 0; //遍历每一桶,并将桶中是数据,放入到原数组 for (int j = 0; j < bucketElementCounts.length; j++) { //如果桶中,有数据,我们才放入原数组 if (bucketElementCounts[j] != 0) { //循环该桶即第k个桶(即k是一个一维数组),放入 for (int k = 0; k < bucketElementCounts[j]; k++) { //取出元素放到arr arr[index++] = bucket[j][k]; } } } System.out.println("第3轮,对百位的排序处理arr = " + Arrays.toString(arr)); }}
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归纳


package Sort;
import java.util.Arrays;
/** * @author LeeZhi * @version 1.0 */public class RadixSort { public static void main(String[] args) { int arr[] = {53, 3, 542, 748, 14, 214}; radixSort(arr); }
//基数排序方法 public static void radixSort(int[] arr) { //1.得到数组中最大数的位数 int max = arr[0];//假设第一个数就是最大数 for (int i = 1; i < arr.length; i++) { if (arr[i] > max) { max = arr[i]; } } //得到最大数是几位数 int maxLength = (max + "").length();
//定义一个二维数组,表示10个桶,每个桶就是一个一维数组 //说明 //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,则每个一维数组(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个数 //bucketElementCounts[0],记录的就是bucket[0]桶的放入数据个数 int[] bucketElementCounts = new int[10];
//这里我们使用循环将代码处理 for (int i = 0, n = 1; i < maxLength; i++, n *= 10) { //(针对每个元素的对应位进行排序处理),第一次是个位,第二次是十位,第三次是百位。 for (int j = 0; j < arr.length; j++) { //取出每个元素的对应位的值 int digitOfElement = arr[j] / n % 10; //放入相对应的桶中 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数据,放入原来数组) int index = 0; //遍历每一桶,并将桶中是数据,放入到原数组 for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) { //如果桶中,有数据,我们才放入原数组 if (bucketElementCounts[k] != 0) { //循环该桶即第k个桶(即k是一个一维数组),放入 for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) { //取出元素放到arr arr[index++] = bucket[k][l]; } } //第i+1轮处理后,需要将每个bucketElementCounts[j]=0 bucketElementCounts[k] = 0; } System.out.println("第" + (i+1) + "轮,对个位的排序处理arr = " + Arrays.toString(arr)); } }}
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4.注意

  • 基数排序是对传统桶排序的扩展,速度很快

  • 基数排序是经典的空间换时间的方式,占用内存很大,当对海量数据排序时容易造成 OutOfMemoryError。

  • 基数排序时稳定的。[注:假定在待排序的记录序列中,存在多个具有相同的关键字的记录,若经过排序,这些记录的相对次序保持不,即在原序列中,r[i]=r[j],且 r[i]在 r[j]]之前,而在排序后的序列中,r[i]仍在 r[j]]之前,则称这种排序算法是稳定的,否则称为不稳定的]

  • 有负数的数组,我们不用基数排序来进行排序,如果要支持负数,参考:​​https://code.i-harness.com/zh-CN/q/e98fa9​

排序算法总结和对比


相关术语解释

  1. 稳定:如果 a 原本在 b 前面,而 a=b,排序之后 a 仍然在 b 的前面;

  2. 不稳定:如果 a 原本在 b 的前面,而 a=b,排序之后 a 可能会出现在 b 的后面;

  3. 内排序:所有排序操作都在内存中完成;

  4. 外排序:由于数据太大,因此把数据放在磁盘中,而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行;

  5. 时间复杂度:一个算法执行所耗费的时间。

  6. 空间复杂度:运行完一个程序所需内存的大小。

  7. n:数据规模

  8. k:“桶”的个数

  9. In-place:不占用额外内存

  10. Out-place:占用额外内存

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浅辄

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大丈夫生于天地之间,岂能郁郁久居人之下 2022-11-08 加入

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