什么是基数排序?
Posted 凌桓丶
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了什么是基数排序?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
文章目录
什么是基数排序
数据结构与算法 | 计数排序
在之前的博客中,我介绍过一种非比较排序——计数排序。
计数排序的原理很简单,就是用一个数组来统计每种数字出现的次数,然后按照大小顺序将其依次放回原数组,达成排序的目的。
但是计数排序有一个很严重的问题,就是其只能对整数进行排序,一旦遇到字符串时,就无能为力了。
为了弥补上述的缺点,针对于字符串的基数排序诞生了。
基数排序在计数排序的基础上进行了改进,将排序工作拆分为多个阶段,每一个阶段只根据一个字符进行排序,一共排序K轮(K为数据长度)
例如我们需要对一组三个英文字母组成的字符串进行排序,按照以上规则,进行三轮排序。
(ps:这里用的LSD法)我们从低位往高位开始排,按照计数排序的思想,统计所有出现过的字符,按照其在ascii表中的顺序依次排序,得到以下结果
此时在第一轮的基础上,对倒数第二个字符进行排序
在第二轮的基础上,再对第一个字符进行排序
如此一来,就得到了有序的序列。这种将字符串拆分为多位,每位进行计数排序的算法,就是基数排序。
从上面来看,每一位的排序都基于上一位的基础,所以这也就要求我们的计数排序必须是稳定的,否则前后顺序无法保证,多轮的排序就没有了意义,下面就介绍如何实现稳定的计数排序。
稳定的计数排序
在之前的博客中,我当时介绍的计数排序是不稳定的,下面就对其进行改造,将其变为稳定排序。
那要这么做呢?我们知道,计数排序中的统计数组中存储了每个数字出现的次数,而我们还原时也只是按照数字来依次将其放回,这也就是其不稳定的原因,因为统计数组丝毫没有关心其在原数组中的位置。
要改进这一点,可以通过以下方法来实现,只需要加上几行简单的代码即可。
//保证计数排序稳定,对数组变形,统计数组的每一个位置的值为前面所有数字的数量合
//变形后每个位置的值即为该数据的排序的序号
int sum = 0;
for(int i = 0; i < range; i++)
sum += count[i];
count[i] = sum;
如上面代码,我们需要让统计数组中不再记录数组出现的次数,而是记录该位置前面所有数字出现的次数和,这种方式能让我们巧妙地得到序号。
例如下图
这样做的目的是什么呢?
//按照原数组的数据的位置,倒序将数据放回原位,确保稳定性
vector<int> temp(arr.size(), 0);
for(int i = arr.size() - 1; i >= 0; i--)
//序号-1才是下标位置
temp[count[arr[i] - min] - 1] = arr[i];
count[arr[i] - min]--;
因为我们此时统计数组中每一个位置的值,变成了由数组开头到那个位置所有元素的和,这也就意味着,他此时变成了一个排名。
例如在原数据中有两个93,一个在前,一个在后,并且统计数组中93的位置为7。
我们通过上述方法,从后往前遍历时,将后面的93放到第七个位置,接着统计数组对应位置的排名减一,此时当我们放入前面的93时,他就变成了第六位,这样就保证了其稳定性。
这个看代码更好理解,思路都写在了注释中,改造完后的计数排序代码如下。
void countSort(vector<int>& arr)
int max = arr[0], min = arr[0];
//找出最大值和最小值,缩减范围
for(int i = 1; i < arr.size(); i++)
if(arr[i] > max)
max = arr[i];
if(arr[i] < min)
min = arr[i];
int range = max - min + 1;
vector<int> count(range, 0); //统计数组
//统计每种数字出现的次数
for(int i = 0; i < arr.size(); i++)
count[arr[i] - min]++;
//保证计数排序稳定,对数组变形,统计数组的每一个位置的值为前面所有数字的数量合
//变形后每个位置的值即为该数据的排序的序号
int sum = 0;
for(int i = 0; i < range; i++)
sum += count[i];
count[i] = sum;
//按照原数组的数据的位置,倒序将数据放回原位,确保稳定性
vector<int> temp(arr.size(), 0);
for(int i = arr.size() - 1; i >= 0; i--)
//序号-1才是下标位置
temp[count[arr[i] - min] - 1] = arr[i];
count[arr[i] - min]--;
arr = temp; //将临时数据拷贝回原数组
基数排序的实现
在写基数排序之前,还有一个小问题需要说明一下,由于前面我们所说的情况都是字符串长度相等的时候,如果字符串长度不相同时,怎么处理呢?
因为字符串并不像整数一样排序依赖于长度,其排序主要依赖于字典序,所以我们以字符串中最长的数据为标准,而长度不足的在尾部补零即可。
实现代码如下
int getIndex(const string& str, int index)
//如果超出字符串长度,则补零
if(index >= str.size())
return 0;
return str[index];
void RadixSort(vector<string>& arr, int maxLen)
vector<string> temp(arr); //临时数组,用来保留每一趟的结果
//从字符串尾部的字符依次向前排序
for(int i = maxLen - 1; i >= 0; i--)
vector<int> count(128, 0); //统计数组,这里图方便直接给了ascii的前128个
//统计每种数字出现的次数
for(int j = 0; j < arr.size(); j++)
int index = getIndex(arr[j], i);
count[index]++;
//保证计数排序稳定,对数组变形,统计数组的每一个位置的值为前面所有数字的数量合
//变形后每个位置的值即为该数据的排序的序号
int sum = 0;
for(int j = 0; j < count.size(); j++)
sum += count[j];
count[j] = sum;
//按照原数组的数据的位置,倒序将数据放回原位,确保稳定性
for(int j = arr.size() - 1; j >= 0; j--)
int index = getIndex(arr[j], i);
temp[count[index] - 1] = arr[j];
count[index]--;
arr = temp; //将临时数据拷贝回原数组,因为下一轮需要借助上一轮的顺序继续排序
复杂度
- 时间复杂度:O(K * (N + M)),N为数据数量,M为字符取值范围,K为执行的计数排序次数。
- 空间复杂度:O(N + M), N为数据数量,M为字符取值范围
以上是关于什么是基数排序?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章