十大经典排序算法最强总结(含Java代码实现)(6)

计数排序(Counting sort)是一种稳定的排序算法。计数排序使用一个额外的数组C,其中第i个元素是待排序数组A中值等于i的元素的个数。然后根据数组C来将A中的元素排到正确的位置。它只能对整数进行排序。

8.1 算法描述

找出待排序的数组中最大和最小的元素;

统计数组中每个值为i的元素出现的次数,存入数组C的第i项;

对所有的计数累加(从C中的第一个元素开始,每一项和前一项相加);

反向填充目标数组:将每个元素i放在新数组的第C(i)项,每放一个元素就将C(i)减去1。

8.2 动图演示

十大经典排序算法最强总结(含Java代码实现)

8.3 代码实现

/**
    * 计数排序
    *
    * @param array
    * @return
    */
    public static int[] CountingSort(int[] array) {
        if (array.length == 0) return array;
        int bias, min = array[0], max = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if (array[i] > max)
                max = array[i];
            if (array[i] < min)
                min = array[i];
        }
        bias = 0 - min;
        int[] bucket = new int[max - min + 1];
        Arrays.fill(bucket, 0);
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            bucket[array[i] + bias]++;
        }
        int index = 0, i = 0;
        while (index < array.length) {
            if (bucket[i] != 0) {
                array[index] = i - bias;
                bucket[i]--;
                index++;
            } else
                i++;
        }
        return array;
    }

8.4 算法分析

当输入的元素是n 个0到k之间的整数时,它的运行时间是 O(n + k)。计数排序不是比较排序,排序的速度快于任何比较排序算法。由于用来计数的数组C的长度取决于待排序数组中数据的范围(等于待排序数组的最大值与最小值的差加上1),这使得计数排序对于数据范围很大的数组,需要大量时间和内存。

最佳情况:T(n) = O(n+k)  最差情况:T(n) = O(n+k)  平均情况:T(n) = O(n+k)

9、桶排序(Bucket Sort)

桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系,高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。

桶排序 (Bucket sort)的工作的原理:假设输入数据服从均匀分布,将数据分到有限数量的桶里,每个桶再分别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排

9.1 算法描述

人为设置一个BucketSize,作为每个桶所能放置多少个不同数值(例如当BucketSize==5时,该桶可以存放{1,2,3,4,5}这几种数字,但是容量不限,即可以存放100个3);

遍历输入数据,并且把数据一个一个放到对应的桶里去;

对每个不是空的桶进行排序,可以使用其它排序方法,也可以递归使用桶排序;

从不是空的桶里把排好序的数据拼接起来。 

注意,如果递归使用桶排序为各个桶排序,则当桶数量为1时要手动减小BucketSize增加下一循环桶的数量,否则会陷入死循环,导致内存溢出。

9.2 图片演示

十大经典排序算法最强总结(含Java代码实现)

9.3 代码实现

/**
    * 桶排序
    *
    * @param array
    * @param bucketSize
    * @return
    */
    public static ArrayList<Integer> BucketSort(ArrayList<Integer> array, int bucketSize) {
        if (array == null || array.size() < 2)
            return array;
        int max = array.get(0), min = array.get(0);
        // 找到最大值最小值
        for (int i = 0; i < array.size(); i++) {
            if (array.get(i) > max)
                max = array.get(i);
            if (array.get(i) < min)
                min = array.get(i);
        }
        int bucketCount = (max - min) / bucketSize + 1;
        ArrayList<ArrayList<Integer>> bucketArr = new ArrayList<>(bucketCount);
        ArrayList<Integer> resultArr = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < bucketCount; i++) {
            bucketArr.add(new ArrayList<Integer>());
        }
        for (int i = 0; i < array.size(); i++) {
            bucketArr.get((array.get(i) - min) / bucketSize).add(array.get(i));
        }
        for (int i = 0; i < bucketCount; i++) {
            if (bucketCount == 1)
                bucketSize--;
            ArrayList<Integer> temp = BucketSort(bucketArr.get(i), bucketSize);
            for (int j = 0; j < temp.size(); j++)
                resultArr.add(temp.get(j));
        }
        return resultArr;
    } 

9.4 算法分析

内容版权声明:除非注明,否则皆为本站原创文章。

转载注明出处:https://www.heiqu.com/d57bb7e7459ef2ba360516d37582012a.html