八大排序算法——基数排序(动图演示 思路分析 实例代码java 复杂度分析)
一、动图演

二、思路分析
基数排序第i趟将待排数组里的每个数的i位数放到tempj(j=1-10)队列中,然后再从这十个队列中取出数据,重新放到原数组里,直到i大于待排数的最大位数。
1.数组里的数最大位数是n位,就需要排n趟,例如数组里最大的数是3位数,则需要排3趟。
2.若数组里共有m个数,则需要十个长度为m的数组tempj(j=0-9)用来暂存i位上数为j的数,例如,第1趟,各位数为0的会被分配到temp0数组里,各位数为1的会被分配到temp1数组里......
3.分配结束后,再依次从tempj数组中取出数据,遵循先进先进原则,例如对数组{1,11,2,44,4},进行第1趟分配后,temp1={1,11},temp2={2},temp4={44,4},依次取出元素后{1,11,2,44,4},第一趟结束
4.循环到n趟后结束,排序完成
根据思路分析,每一趟的执行流程如下图所示:
通过基数排序对数组{53, 3, 542, 748, 14, 214, 154, 63, 616}:

三、负杂度分析
1. 时间复杂度:
每一次关键字的桶分配都需要O(n)的时间复杂度,而且分配之后得到新的关键字序列又需要O(n)的时间复杂度。
假如待排数据可以分为d个关键字,则基数排序的时间复杂度将是O(d*2n) ,当然d要远远小于n,因此基本上还是线性级别的。
系数2可以省略,且无论数组是否有序,都需要从个位排到最大位数,所以时间复杂度始终为O(d*n) 。其中,n是数组长度,d是最大位数。
2. 空间复杂度:
基数排序的空间复杂度为O(n+k),其中k为桶的数量,需要分配n个数。
四、Java 代码如下
import java.util.Arrays;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = new int[]{10,6,3,8,33,27,66,9,7,88};
radixSort(arr);
} private static void radixSort(int[] arr) {
//求出待排数的最大数
int maxLength=0;
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
if(maxLength<arr[i])
maxLength = arr[i];
}
//根据最大数求最大长度
maxLength = (maxLength+"").length(); //用于暂存数据的数组
int[][] temp = new int[10][arr.length];
//用于记录temp数组中每个桶内存的数据的数量
int[] counts = new int[10];
//用于记录每个数的i位数
int num = 0;
//用于取的元素需要放的位置
int index = 0;
//根据最大长度决定排序的次数
for (int i = 0,n=1; i < maxLength; i++,n*=10) {
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
num = arr[j]/n%10;
temp[num][counts[num]] = arr[j];
counts[num]++;
} //从temp中取元素重新放到arr数组中
for (int j = 0; j < counts.length; j++) {
for (int j2 = 0; j2 < counts[j]; j2++) {
arr[index] = temp[j][j2];
index++;
}
counts[j]=0;
}
index=0;
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
}
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