内部排序算法:基数排序
基本思想
基数排序是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮点数,所以基数排序也不是只能使用于整数。
基数排序可以采用两种方式:
- LSD(Least Significant Digital):从待排序元素的最右边开始计算(如果是数字类型,即从最低位个位开始)。
- MSD(Most Significant Digital):从待排序元素的最左边开始计算(如果是数字类型,即从最高位开始)。
我们以LSD方式为例,从数组R[1..n]中每个元素的最低位开始处理,假设基数为radix,如果是十进制,则radix=10。基本过程如下所示:
- 计算R中最大的元素,求得位数最大的元素,最大位数记为distance;
- 对每一位round<=distance,计算R[i] % radix即可得到;
- 将上面计算得到的余数作为bucket编号,每个bucket中可能存放多个数组R的元素;
- 按照bucket编号的顺序,收集bucket中元素,就地替换数组R中元素;
- 重复2~4,最终数组R中的元素为有序。
算法实现
基数排序算法,Java实现,代码如下所示:
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public abstract class Sorter {
public abstract void sort( int [] array);
} public class RadixSorter extends Sorter {
private int radix;
public RadixSorter() {
radix = 10 ;
}
@Override
public void sort( int [] array) {
// 数组的第一维表示可能的余数0-radix,第二维表示array中的等于该余数的元素
// 如:十进制123的个位为3,则bucket[3][] = {123}
int [][] bucket = new int [radix][array.length];
int distance = getDistance(array); // 表示最大的数有多少位
int temp = 1 ;
int round = 1 ; // 控制键值排序依据在哪一位
while (round <= distance) {
// 用来计数:数组counter[i]用来表示该位是i的数的个数
int [] counter = new int [radix];
// 将array中元素分布填充到bucket中,并进行计数
for ( int i = 0 ; i < array.length; i++) {
int which = (array[i] / temp) % radix;
bucket[which][counter[which]] = array[i];
counter[which]++;
}
int index = 0 ;
// 根据bucket中收集到的array中的元素,根据统计计数,在array中重新排列
for ( int i = 0 ; i < radix; i++) {
if (counter[i] != 0 )
for ( int j = 0 ; j < counter[i]; j++) {
array[index] = bucket[i][j];
index++;
}
counter[i] = 0 ;
}
temp *= radix;
round++;
}
}
private int getDistance( int [] array) {
int max = computeMax(array);
int digits = 0 ;
int temp = max / radix;
while (temp != 0 ) {
digits++;
temp = temp / radix;
}
return digits + 1 ;
}
private int computeMax( int [] array) {
int max = array[ 0 ];
for ( int i= 1 ; i<array.length; i++) {
if (array[i]>max) {
max = array[i];
}
}
return max;
}
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基数排序算法,Python实现,代码如下所示:
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class Sorter:
'''
Abstract sorter class, which provides shared methods being used by
subclasses.
'''
__metaclass__ = ABCMeta
@abstractmethod def sort( self , array):
pass
class RadixSorter(Sorter):
'''
Radix sorter
'''
def __init__( self ):
self .radix = 10
def sort( self , array):
length = len (array)
which_round = 1
bucket = [[ 0 for col in range (length)] for row in range ( self .radix)]
distance = self .__get_distance(array)
temp = 1
while which_round< = distance:
counter = [ 0 for x in range ( self .radix)]
for i in range (length):
which = (array[i] / / temp) % self .radix
bucket[which][counter[which]] = array[i]
counter[which] + = 1
index = 0
for i in range ( self .radix):
if counter[i]! = 0 :
for j in range (counter[i]):
array[index] = bucket[i][j]
index + = 1
temp * = self .radix
which_round + = 1
def __get_distance( self , array):
max_elem = self .__get_max(array)
digits = 0
temp = max_elem / / self .radix
while temp ! = 0 :
digits + = 1
temp / / = self .radix
return digits + 1
def __get_max( self , array):
max_elem = array[ 0 ]
for x in range ( 1 , len (array)):
if array[x]>max_elem:
max_elem = array[x]
return max_elem
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排序过程
假设待排序数组为array = {94,12,34,76,26,9,0,37,55,76,37,5,68,83,90,37,12,65,76,49},数组大小为20,我们以该数组为例,
最大的数组元素的位数为2,所以需要进行2轮映射(映射到对应的桶中),执行基数排序的具体过程,如下所示:
- 数组原始顺序
数组的原始顺序,如下图所示:
数组中存在的相同的元素(同一个待排序的数字出现大于1次),我们使用不同的背景颜色来区分(红色背景表示第二次出现,靛青色表示第三次出现),如果一个元素只出现过一次,则我们就使用一种固定的颜色(浅绿色)表示。
根据数组元素个位数字将数组中元素映射到对应的桶中(bucket)
我们使用的是十进制,基数(Radix)自然是10,根据数组元素个位数的,应该映射到10个桶中,映射后的结果,如图所示:
在映射到桶的过程中,从左到右扫描原始数组。因为映射到同一个桶中的元素可能存在多个,最多为整个数组的长度,所以在同一个桶中,要保持进入桶中的元素的先后顺序(先进的排在左侧,后进的排在右侧)。
- 收集桶中元素,并在原始数组中原地替换,使数组中元素顺序重新分布
扫面前面已经映射到各个桶中的元素,满足这样的顺序:先扫描编号最小的桶,桶中如果存在多个元素,必须按照从左到右的顺序。这样,将得到的数组元素重新分布,得到一个元素位置重新分布的数组,如图所示:
这时,可以看到元素实际上是按照个位的数字进行了排序,但是基于整个元素来说并不是有序的。
- 根据数组元素十位数字将数组中元素映射到对应的桶中(bucket)
这次映射的原则和过程,与前面类似,不同的是,这次扫描的数组是经过个位数字处理重新分布后的新数组,映射后桶内的状态,如图所示:
- 收集桶中元素,并在原始数组中原地替换,使数组中元素顺序重新分布
和前面收集方法类似,得到的数组及其顺序,如图所示:
我们可以看到,经过两轮映射和收集过程,数组已经变成有序了,排序结束。
算法分析
- 时间复杂度
设待排序的数组R[1..n],数组中最大的数是d位数,基数为r(如基数为10,即10进制,最大有10种可能,即最多需要10个桶来映射数组元素)。处理一位数,需要将数组元素映射到r个桶中,映射完成后还需要收集,相当于遍历数组一遍,最多元素书为n,则时间复杂度为O(n+r)。所以,总的时间复杂度为O(d*(n+r))。
- 空间复杂度
设待排序的数组R[1..n],数组中最大的数是d位数,基数为r。基数排序过程中,用到一个计数器数组,长度为r,还用到一个r*n的二位数组来做为桶,所以空间复杂度为O(r*n)。
- 排序稳定性
通过上面的排序过程,我们可以看到,每一轮映射和收集操作,都保持从左到右的顺序进行,如果出现相同的元素,则保持他们在原始数组中的顺序。
可见,基数排序是一种稳定的排序。