桶排序图解与代码

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了桶排序图解与代码相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

感谢:https://www.geeksforgeeks.org/fundamentals-of-algorithms/?ref=shm#SearchingandSorting

计数排序不能解决当数字有,小数的情况,但是桶排序算法做出了弥补,适用于小数排序。

一言以蔽之:分成多个子区间,每个子区间排序,然后根据索引顺序合并。

步骤

步骤实现:

  1. 创建桶
  2. 将元素放入桶
  3. 每个桶里的元素,做好排序
  4. 遍历所有桶,放入到结果数组中

步骤实现的关键点

  • 通常情况下被排序的数组有几个元素我们就建几个桶
  • 元素怎么确定放入第几个桶,通过元素值*桶数 例如:  arr[i] 放入桶里哪个同理?  index  =  arr[i]*n  ,index 为要放入那个桶的序号

图解

代码

 @Test
public void bucketSort() {
float arr[] = {(float) 0.897, (float) 0.565,
(float) 0.656, (float) 0.1234,
(float) 0.665, (float) 0.3434};

bucketSort(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));

}

private void bucketSort(float[] arr) {
int n = arr.length;
// 1 create bucket
List<List> buckets = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < n; i++) {
buckets.add(new ArrayList<>());
}
// 2 put into bucket
for (int i = 0; i < n; i++) {
buckets.get((int) arr[i] * n).add(arr[i]);
}
for (int i = 0; i < buckets.size(); i++) {
Collections.sort(buckets.get(i));
}
int index = 0;
for (int i = 0; i < buckets.size(); i++) {
for (int j = 0; j < buckets.get(i).size(); j++) {
arr[index++] = (float)buckets.get(i).get(j);
}
}

}

复杂度

假设桶为 K个,数组长度N

  1. 遍历一次N ,放入对应的桶里,复杂度:
    O(N)
  2. K个桶都要排序,排序算法使用一种 复杂度为:O(NlogN)的算法,K次循环,每个桶的元素个数平均 N/K 个,复杂度:
    O(K * (N / K *log(N/K)))

总体复杂度:

 O(N) + O (K * (N/K*log(N/K)))
去分母K提前公因子N:

O ( N * ( log( N / M )+1 ) )

而我所写代码是,以数组长度来建桶的个数,所以即:

「N=M 时」「复杂度为:O(N)」

但是桶排序并「不是稳定的」,在某些情况下如果,桶元素分配极度不均匀,例如 一个桶有  N-1 个元素,这时排序复杂度,完全取决于当前桶的复杂了,也就是  :

「O(nlogn)」,而且还浪费了许多没有用到的桶。

赠人玫瑰,手有余香,你的点赞,备受鼓舞!


以上是关于桶排序图解与代码的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

买什么数据结构与算法,这里有:动态图解十大经典排序算法(含JAVA代码实现)

排序算法——桶排序

算法之排序算法——桶排序

十大排序总结(js实现稳定性内外部排序区别时间空间复杂度冒泡快速直接选择堆直接插入希尔桶基数归并计数排序)

希尔排序图解与代码

动画图解:十大经典排序算法动画与解析,看我就够了!(配代码完全版)