什么是计数排序?
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了什么是计数排序?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
来源:程序员小灰
趣谈编程做了略微修改
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假定20个随机整数的值如下:
9,3,5,4,9,1,2,7,8,1,3,6,5,3,4,0,10,9 ,7,9
如何给这些无序的随机整数排序呢?
非常简单,让我们遍历这个无序的随机数列,每一个整数按照其值对号入座,对应数组下标的元素进行加1操作。
比如第一个整数是9,那么数组下标为9的元素加1:
第二个整数是3,那么数组下标为3的元素加1:
继续遍历数列并修改数组......
最终,数列遍历完毕时,数组的状态如下:
数组每一个下标位置的值,代表了数列中对应整数出现的次数。
有了这个“统计结果”,排序就很简单了。直接遍历数组,输出数组元素的下标值,元素的值是几,就输出几次:
0,1,1,2,3,3,3,4,4,5,5,6,7,7,8,9,9,9,9,10
显然,这个输出的数列已经是有序的了。
public static int[] countSort(int[] array) {
//1.得到数列的最大值
int max = array[0];
for(int i=1; i<array.length; i++){
if(array[i] > max){
max = array[i];
}
}
//2.根据数列最大值确定统计数组的长度
int[] countArray = new int[max+1];
//3.遍历数列,填充统计数组
for(int i=0; i<array.length; i++){
countArray[array[i]]++;
}
//4.遍历统计数组,输出结果
int index = 0;
int[] sortedArray = new int[array.length];
for(int i=0; i<countArray.length; i++){
for(int j=0; j<countArray[i]; j++){
sortedArray[index++] = i;
}
}
return sortedArray;
}
public static void main(String[] args) {
int[] array = new int[] {4,4,6,5,3,2,8,1,7,5,6,0,10};
int[] sortedArray = countSort(array);
System.out.println(Arrays.toString(sortedArray));
}
这段代码在一开头补充了一个步骤,就是求得数列的最大整数值max。后面创建的统计数组countArray,长度就是max+1,以此保证数组的最后一个下标是max。
95,94,91,98,99,90,99,93,91,92
怎么解决这个问题呢?
很简单,我们不再以(输入数列的最大值+1)作为统计数组的长度,而是以(数列最大值和最小值的差+1)作为统计数组的长度。
同时,数列的最小值作为一个偏移量,用于统计数组的对号入座。
以刚才的数列为例,统计数组的长度为 99-90+1 = 10 ,偏移量等于数列的最小值 90 。
对于第一个整数95,对应的统计数组下标是 95-90 = 5,如图所示:
什么意思呢?让我们看看下面的例子:
给定一个学生的成绩表,要求按成绩从低到高排序,如果成绩相同,则遵循原表固有顺序。
那么,当我们填充统计数组以后,我们只知道有两个成绩并列95分的小伙伴,却不知道哪一个是小红,哪一个是小绿:
下面的讲解会有一些烧脑,请大家扶稳坐好。我们仍然以刚才的学生成绩表为例,把之前的统计数组变形成下面的样子:
这是如何变形的呢?统计数组从第二个元素开始,每一个元素都加上前面所有元素之和。
为什么要相加呢?初次看到的小伙伴可能会觉得莫名其妙。
因为原来的统计数组(未变形)里面存储的是各个元素的个数,那么向后叠加的目的就是为了计算元素排序后的最终位置(准确来说是最大的最终位置)。比如元素 90 的个数为1, 94个数也为 1,那么向后叠加后94对应的统计数组(变形后)为 2 ,那它就最终的位置就是第二。
变形后的统计数组(countArray)中的值就代表着原数列元素排序后最大的最终位置(在重复元素的情况下还会有其他相同元素在此位置之前)。比如下标是5的值为4,说明 95 排序后的位置最大就是第四。
通过变形后的统计数组中的值对应排序后数组sortedArray的下标来控制最终的位置( 4 <---> sortedArray[4-1] );
那么另外一个95在哪?我们可以将accountArray[5] 里面的值减一(4-1),让它排在第三位。
通过这样的递减,就可以将重复的元素全部安排妥当,先遇到小绿,就先安排小绿,再遇到小红,然后安排小红,这样小绿和小红排序前和排序后的次序也就可以相同了。
下来我们具体分析整个过程:
我们创建输出数组sortedArray,长度和输入数列一致。然后从后向前遍历输入数列:
第一步,我们遍历成绩表最后一行的小绿:
小绿是95分,我们找到countArray下标是5的元素,值是4,代表小绿的成绩排名位置在第4位。
同时,我们给countArray下标是5的元素值减1,从4变成3,,代表着下次再遇到95分的成绩时,最终排名是第3。
第二步,我们遍历成绩表倒数第二行的小白:
小白是94分,我们找到countArray下标是4的元素,值是2,代表小白的成绩排名位置在第2位。
同时,我们给countArray下标是4的元素值减1,从2变成1,,代表着下次再遇到94分的成绩时(实际上已经遇不到了),最终排名是第1。
第三步,我们遍历成绩表倒数第三行的小红:
小红是95分,我们找到countArray下标是5的元素,值是3(最初是4,减1变成了3),代表小红的成绩排名位置在第3位。
同时,我们给countArray下标是5的元素值减1,从3变成2,,代表着下次再遇到95分的成绩时(实际上已经遇不到了),最终排名是第2。
这样一来,同样是95分的小红和小绿就能够清楚地排出顺序了,也正因此,优化版本的计数排序属于稳定排序。
后面的遍历过程以此类推,这里就不再详细描述了。
public static int[] countSort(int[] array) {
//1.得到数列的最大值和最小值,并算出差值d
int max = array[0];
int min = array[0];
for(int i=1; i<array.length; i++) {
if(array[i] > max) {
max = array[i];
}
if(array[i] < min) {
min = array[i];
}
}
int d = max - min;
//2.创建统计数组并统计对应元素个数
int[] countArray = new int[d+1];
for(int i=0; i<array.length; i++) {
countArray[array[i]-min]++;
}
//3.统计数组做变形,后面的元素等于前面的元素之和
int sum = 0;
for(int i=0;i<countArray.length;i++) {
sum += countArray[i];
countArray[i] = sum;
}
//4.倒序遍历原始数列,从统计数组找到正确位置,输出到结果数组
int[] sortedArray = new int[array.length];
for(int i=array.length-1;i>=0;i--) {
sortedArray[countArray[array[i]-min]-1]=array[i];
countArray[array[i]-min]--;
}
return sortedArray;
}
public static void main(String[] args) {
int[] array = new int[] {95,94,91,98,99,90,99,93,91,92};
int[] sortedArray = countSort(array);
System.out.println(Arrays.toString(sortedArray));
}
1.当数列最大最小值差距过大时,并不适用计数排序。
比如给定20个随机整数,范围在0到1亿之间,这时候如果使用计数排序,需要创建长度1亿的数组。不但严重浪费空间,而且时间复杂度也随之升高。
2.当数列元素不是整数,并不适用计数排序。
如果数列中的元素都是小数,比如25.213,或是0.00000001这样子,则无法创建对应的统计数组。这样显然无法进行计数排序。
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