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对N个关键字进行桶排序的时间复杂度分为两个部分:

(1) 循环计算每个关键字的桶映射函数,这个时间复杂度是O(N)。

(2) 利用先进的比较排序算法对每个桶内的所有数据进行排序,其时间复杂度为  ∑ O(Ni*logNi) 。其中Ni 为第i个桶的数据量。

很显然,第(2)部分是桶排序性能好坏的决定因素。尽量减少桶内数据的数量是提高效率的唯一办法(因为基于比较排序的最好平均时间复杂度只能达到O(N*logN)了)。因此,我们需要尽量做到下面两点:

(1) 映射函数f(k)能够将N个数据平均的分配到M个桶中,这样每个桶就有[N/M]个数据量。

(2) 尽量的增大桶的数量。极限情况下每个桶只能得到一个数据,这样就完全避开了桶内数据的“比较”排序操作。当然,做到这一点很不容易,数据量巨大的情况下,f(k)函数会使得桶集合的数量巨大,空间浪费严重。这就是一个时间代价和空间代价的权衡问题了。

对于N个待排数据,M个桶,平均每个桶[N/M]个数据的桶排序平均时间复杂度为:

O(N)+O(M*(N/M)*log(N/M))=O(N+N*(logN-logM))=O(N+N*logN-N*logM)

当N=M时,即极限情况下每个桶只有一个数据时。桶排序的最好效率能够达到O(N)。

总结: 桶排序的平均时间复杂度为线性的O(N+C),其中C=N*(logN-logM)。如果相对于同样的N,桶数量M越大,其效率越高,最好的时间复杂度达到O(N)。 当然桶排序的空间复杂度 为O(N+M),如果输入数据非常庞大,而桶的数量也非常多,则空间代价无疑是昂贵的。此外,桶排序是稳定的。

package sort;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Collections; //类名:Arrays_Bucket
//属性:
//方法:
class Arrays_Bucket{
private int[] arrays;
private int curNum; public Arrays_Bucket(int max) { //建立一个max长度的空数组
super();
arrays = new int[max];
curNum = 0;
} public void insert(int value){ //往空的数组里面增加元素
arrays[curNum] = value;
curNum++;
} public void display(){ //显示数组
System.out.println(Arrays.toString(arrays));
} public static final int ARRAY_SIZE = 10000; //数组中最大的数的值
public static final int BUCKET_SIZE=10; //桶的大小,桶的数量极限等于数组大小,就可以避免桶内的排序
public void BucketSort(){
ArrayList<ArrayList<Integer>> bucket=new ArrayList<ArrayList<Integer>>();
for(int i=0;i<BUCKET_SIZE;i++) //建立10个桶
{
bucket.add(new ArrayList<Integer>());
}
for(int i=0;i<arrays.length;i++) //按大小把数组分配到不同的桶中
{
int k=arrays[i]/(ARRAY_SIZE/BUCKET_SIZE);
// System.out.println("k="+k);
bucket.get(k).add(arrays[i]);
}
for(ArrayList<Integer> list:bucket) //对桶内的元素进行排序
Collections.sort(list);
for(ArrayList<Integer> list:bucket) //从小到大输出桶内的元素
System.out.println(list);
} } public class BucketSort { public static void main(String[] args) {
// TODO 自动生成的方法存根
int maxSize = 5;
Arrays_Bucket arrays_demo = new Arrays_Bucket(maxSize);
arrays_demo.insert(580);
arrays_demo.insert(570);
arrays_demo.insert(560);
arrays_demo.insert(600);
arrays_demo.insert(1590);
arrays_demo.display();
arrays_demo.BucketSort();
//arrays_demo.display();
} }

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