Java实现基于桶式排序思想和计数排序思想实现的基数排序
计数排序
前提:待排序表中的所有待排序关键字必须互不相同;
思想:计数排序算法针对表中的每个记录,扫描待排序的表一趟,统计表中有多少个记录的关键码比该记录的关键码小,假设针对某一个记录,统计出的计数值为c,则该记录在新的有序表中的存放位置即为c。
性能:空间复杂度:o(n);时间复杂度:o(n^2);
public int[] countSort(int[] array){
int[] tempArray = new int[array.length]; //引入辅助数组
for(int i=0;i<array.length;i++){
int count = 0;
for(int j=0;j<array.length;j++){
if(array[i]>array[j]){
count++;
}
}
tempArray[count] = array[i];
}
return tempArray;
}
桶式排序
桶式排序需要待排序的序列满足以下两个特征:
待排序列所有的值处于一个可枚举的范围之类;
待排序列所在的这个可枚举的范围不应该太大,否则排序开销太大。
排序的具体步骤如下:
(1)对于这个可枚举范围构建一个buckets数组,用于记录“落入”每个桶中元素的个数;
(2)将(1)中得到的buckets数组重新进行计算,按如下公式重新计算:
buckets[i] = buckets[i] +buckets[i-1] (其中1<=i<buckets.length);
public static void bucketSort(int[] data) {
//得到待排序元素中的最大值和最小值
int max=data[0],min=data[0];
for(int i=1;i<data.length;i++){
if(data[i]>max){
max = data[i];
}
if(data[i] < min){
min = data[i];
}
}
// 缓存数组
int[] tmp = new int[data.length];
// buckets用于记录待排序元素的信息
// buckets数组定义了max-min+1个桶
int[] buckets = new int[max-min+1];
// 计算每个元素在序列出现的次数
for (int i = 0; i < data.length; i++) {
buckets[data[i] - min]++;
}
// 计算“落入”各桶内的元素在有序序列中的位置
for (int i = 1; i < max - min; i++) {
buckets[i] = buckets[i] + buckets[i - 1];
}
// 将data中的元素完全复制到tmp数组中
System.arraycopy(data, 0, tmp, 0, data.length);
// 根据buckets数组中的信息将待排序列的各元素放入相应位置
for (int k = data.length - 1; k >= 0; k--) {
data[--buckets[tmp[k] - min]] = tmp[k];
}
}
基于桶式排序思想和计数排序思想实现基数排序:
将待排序元素中的每组关键字依次进行桶分配。
public int[] radixSortBuckets(int[] array, int radix) {
// 找到待排序序列中的最大元素
int max = array[0];
for (int i = 1; i < array.length; i++) {
if (array[i] > max) {
max = array[i];
}
}
// 确定最大元素的位数maxBits
int maxBits = 0;
while (max > 0) {
max = max/10;
maxBits++;
}
int[] tempArray = new int[array.length]; //用于暂存元素
int[] buckets = new int[radix]; //用于桶式排序
int rate = 1;
// 进行maxBits次分配和收集
for(int i=0; i< maxBits;i++){
// 将array中的元素完全复制到arrayTemp数组中
System.arraycopy(array, 0, tempArray, 0, array.length);
Arrays.fill(buckets, 0); // 重置buckets数组
//分配:计算每个待排序元素的子关键字,并将其次数加到对应的桶中
for(int j=0;j<tempArray.length;j++){
buckets[(tempArray[j]/rate)%radix] ++;
}
// 计算“落入”各桶内的元素在有序序列中的位置
for(int k=1;k<buckets.length;k++){
buckets[k] = buckets[k]+buckets[k-1];
}
// 收集:按子关键字对指定的数据进行排序
for(int m=tempArray.length-1;m>=0;m--){
int subKey = (tempArray[m]/rate)%radix;
array[--buckets[subKey]] = tempArray[m];
}
rate *= radix;
}
return array;
}
Java实现基于桶式排序思想和计数排序思想实现的基数排序的更多相关文章
- 惊!世界上竟然有O(N)时间复杂度的排序算法!计数排序!
啥?你以为排序算法的时间复杂度最快也只能O(N*log(N))了? O(N)时间复杂度的排序算法听说过没有?计数排序!!它是世界上最快最简单的算法!!! 计数排序算法操作起来只有三步,看完秒懂! 根据 ...
- 排序算法<No.1> 【计数排序】
继上篇博文,今天我将先介绍一下什么是计数排序,将计数排序描述清楚后,再进行后续的桶排序方法解决这个问题. 通常情况下,一提到排序,大家第一反应就是比较,其实,今天我要说的这个计数排序,不是基于比较的排 ...
- 排序算法六:计数排序(Counting sort)
前面介绍的几种排序算法,都是基于不同位置的元素比较,算法平均时间复杂度理论最好值是θ(nlgn). 今天介绍一种新的排序算法,计数排序(Counting sort),计数排序是一个非基于比较的线性时间 ...
- 计数排序 + 线段树优化 --- Codeforces 558E : A Simple Task
E. A Simple Task Problem's Link: http://codeforces.com/problemset/problem/558/E Mean: 给定一个字符串,有q次操作, ...
- hdu---(1280)前m大的数(计数排序)
前m大的数 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submi ...
- 排序算法的C语言实现(下 线性时间排序:计数排序与基数排序)
计数排序 计数排序是一种高效的线性排序. 它通过计算一个集合中元素出现的次数来确定集合如何排序.不同于插入排序.快速排序等基于元素比较的排序,计数排序是不需要进行元素比较的,而且它的运行效率要比效率为 ...
- 计数排序(COUNTING-SORTING)
计数排序的思想: 计数排序是对每一个输入元素x;确定小于x的元素个数. 计数排序算法: 第一个for循环为统计arra 中的每一个数值的个数,并且放在相应arrc 数组中的arra[i]位,第二个fo ...
- CF 375B Maximum Submatrix 2[预处理 计数排序]
B. Maximum Submatrix 2 time limit per test 2 seconds memory limit per test 512 megabytes input stand ...
- counting sort 计数排序
//counting sort 计数排序 //参考算法导论8.2节 #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorit ...
随机推荐
- 浅学JavaScript
JavaScript是互联网上最流行的脚本语言,可广泛用于服务器.PC.笔记本电脑智能手机等设备: 对事件的反应: <!DOCTYPE html> <html> <hea ...
- Mac 下搭建 Apache 服务器
Apache作为最流行的Web服务器端软件之一,它的优点与地位不言而喻.下面介绍下在Mac下搭建Apache服务器的步骤: (1)“前往” –>”个人” (2)在你的个人目录下新建一个文件夹,改 ...
- PAT 甲级 1143 Lowest Common Ancestor
https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805343727501312 The lowest common ance ...
- fidder监控请求响应时间和请求IP(摘抄至网络)
增加监控请求的详情时间 在CustomRules.js的class Handlers中增加 //添加请求的响应时间 public static BindUIColumn("Time Tak ...
- 热部署在Eclipse和IDE里面的使用
热部署在Eclipse和IDE里面的使用 简介:讲解热部署的好处及使用注意事项,在eclipse里面默认开启,在IDE里面默认关闭 .增加依赖 <dependency> <group ...
- Sql Server外键约束
一.添加约束(级联删除) 1.创建表结构时添加 create table UserDetails(id int identity(1,1) primary key,name varchar(50) n ...
- AlarmManager的使用
原文地址:http://www.cnblogs.com/kross/p/3643708.html AlarmManager可以设定一个规定的时间,或者重复从某一个时间开始,等间隔的做一个操作.可以用来 ...
- MySQL复合主键下ON DUPLICATE KEY UPDATE语句失效问题
问题的起因,假设有一张表,里面保存了交易订单,每张订单有唯一的ID,有最后更新时间,还有数据,详情如下: 1 2 3 4 5 6 7 +-------+----------+------+-----+ ...
- java并发编程中CountDownLatch和CyclicBarrier的使用
在多线程程序设计中,经常会遇到一个线程等待一个或多个线程的场景,遇到这样的场景应该如何解决? 如果是一个线程等待一个线程,则可以通过await()和notify()来实现: 如果是一个线程等待多个线程 ...
- Linux服务器中安装python包管理工具pip
pip是python的包管理工具,python的强大之处除了在于语法的简练,还有就是对众多的库支持了. 1.下载pip包管理工具 链接地址:https://pypi.python.org/pypi/p ...