桶式排序(Bucket Sort)

任何只使用比较的一般排序算法的最坏情况下需要运行时间Ω(NlogN),但是记住,在某些特殊情况下以线性时间进行排序仍然是可能的。

一个简单的例子是桶式排序(bucket sort)。为使桶式排序能够正常工作,必须要有一些附加的信息。输入数据A1,A2,A3,…,AN必须只由小于M的正整数组成(显然还可以对其进行扩充)。如果是这种情况,那么算法很简单:使用一个大小为M的称为count的数组,它被初始化为全0。于是,count有M个单元或称桶,这些桶初始化为空。当读Ai时,count[Ai]增1。在所有的输入数据读入后,扫描数组count,打印出排序后的表。该算法用时O(M+N)。如果M为O(N),那么总量就是O(N)。

桶式排序的代码如下:

public class A { 
 /**
  * 输入数据都小于M值,假如M默认值是10
  */
 public static final int M = 10;

public static void main(String[] args) { 

int[] count = new int[M];
  /**
  * 假设输入数据是5,4,3,9,8,6,7
  */
     Scanner sc = new Scanner(System.in);
     System.out.println("请输入小于"+M+"的整数");
     while(sc.hasNextInt()){
      int i = sc.nextInt();
      if(i==0){
       break;
      }
      System.out.println("输入的数据是: "+i);
      count[i] = i;
     }
     System.out.println("排序后count数组中元素:");
     printCount(count);
    }
 
    /**
    * @param count 元素都是正整数的int数组
    */
    public static void printCount(int[] count){
     for(int i=0;i<count.length;i++){
      if(count[i]!=0){
       System.out.print(count[i]+" ");
      }
     }
    }
   

运行结果:

请输入小于10的整数
5
输入的数据是: 5
4
输入的数据是: 4
7
输入的数据是: 7
8
输入的数据是: 8
2
输入的数据是: 2
1
输入的数据是: 1
0
排序后count数组中元素:
1 2 4 5 7 8

虽然这个算法似乎打破了下界,但事实上并没有,因为它使用了比简单比较更为强大的操作。通过使适当的桶增值,算法在单位时间内实质上执行了一个M-路比较。这类似于用在可扩散列上的策略。

该算法确实提出了用于证明下界的模型的合理性问题。这个模型实际上是一个强模型,因为通用的排序算法不能对于它可以期望见到的输入类型做假设,而是必须仅仅基于排序信息做一些决策。很自然,如果存在额外的可用信息,我们应该有望找到更为有效的算法,否则这些信息就被浪费了。

尽管桶式排序看似太一般而用处不大,但是实际上却存在许多其输入只是一些小整数的情况,使用像快速排序这样的排序方法真的是小题大作了。

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