比快更快——桶排序

Posted 2021-04-13 王子鱼

因为我刚上大学就看过《编程珠玑》这本书，第一章就介绍了这个思想，于是答案脱口而出，也因此顺利的拿到了很高的评价（当然笔试成绩可能也是名列前茅吧）。

在场的同学列举了各种排序，甚至提到线程、分布式，也有非常接近的靠谱答案，当然这些也都是知识的积累。最后面试官悠悠的说一句，同学们很踊跃，各种各样的方法都很不错，但最佳的答案有一位同学最开始已经答出来了……balabala

这个方法叫桶排序。因为印象中，不论是数据结构还是算法课上，桶排序都太过简单，可能学过，但大多数同学对它都不会有什么特别的印象。

快排 O(nlogn) 五千万的数据量 50000000*log50000000 其比较次数在十亿级别。

但是桶排序 O(n) 其性能接近于 I/O 性能，在这个问题下就会显得非常快。

一个更适合桶排序的例子是，假如试卷满分 100 分，有成千上万的考生成绩需要排序，我们就仅仅需要一个 100 多的数组即可完成排序。多快好省。

当时面试的时候，我并没有很坚定的坚持自己的思路，因为我没有真实地试过这个规模的数据。于是回到学校就兴冲冲的写了两段代码，快排和桶排序做了个对比。

手头上也没有趁手的 IDE，没法实时监测性能，但是大致的结果已经很明了了。

代码如下：

没有写注释，不过程序本身很简单，加载数组，两个排序各跑一次，记录耗时。

性能上没有我想象中的那样毫秒级。当然可能是其他的开销对结果的影响太大。

完成排序所花费的时间，耗时越低越好。

简单的看了一下内存消耗，快排内存占用少了一些，但是差距不大。

接下来我还会尝试下 python 内存监测模块 memory_profiler 等，获得更精确的结果，做进一步的了解。

闲来无事不如多花些时间想想问题本身，多读些书。很多东西说白了都简单得不得了，但说不定哪天就用上了呢？

图为《编程珠玑》某页