计数排序 计数排序算法没有用到元素间的比较,它利用元素的实际值来确定它们在输出数组中的位置,也就是说元素从未排序状态变为已排序状态的过程,是由额外空间的辅助和元素本身的值决定的,将每个元素出现的次数记录到辅助空间后,通过对辅助空间内数据的计算,即可确定每一个元素最终的位置,计数排序算法是一个稳定的排序算法. 算法过程 根据待排序集合中最大元素和最小元素的差值范围,申请额外空间: 遍历待排序集合,将每一个元素出现的次数记录到元素值对应的额外空间内: 对额外空间内数据进行计算,得出每一个元素的正确位…

""" 排序与查找 -- 冒泡排序 -- 选择排序 -- 快速排序 --****经典 -- 希尔排序 """ # 常用排序的实现 # 冒泡排序-每轮排出最大 时间复杂度O(n**2) def bubble(list_): if list_: # 非空列表排序 # 外层表示比较轮数 for i in range(len(list_)-1): # 表示每轮两两比较的次数 for j in range(len(list_)-1-i): if list_…

计数排序与桶排序python实现 计数排序 计数排序原理: 找到给定序列的最小值与最大值 创建一个长度为最大值-最小值+1的数组,初始化都为0 然后遍历原序列,并为数组中索引为当前值-最小值的值+1 此时数组中已经记录好每个值的数量,自然也就是有序的了 例如: 计数排序实现 下面为列表的计数排序 def count_sort(s): """计数排序""" # 找到最大最小值 min_num = min(s) max_num = max(s) #…

计数排序假定输入元素的每一个都是介于0到k之间的整数,此处K为某个整数,当k=O(n)时,计数排序的运行时间为O(n) 它的基本思想是:根据每个输入元素x确定小于x的元素个数,根据这个信息把x直接放到它在最终输出数组中的特定位置上. 通俗地理解,例如有10个年龄不同的人,统计出有8个人的年龄比A小,那A的年龄就排在第9位,用这个方法可以得到其他每个人的位置,也就排好了序. 当然,年龄有重复时需要特殊处理(保证稳定性),这就是为什么最后要反向填充目标数组,以及将每个数字的统计减去1的原因.算法的步…

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…

一.计数排序 概要: 时间复杂度O(n),空间复杂度O(k),k是输入序列的值的范围(最大值-最小值),是稳定的.计数排序一般用于已知输入值的范围相对较小,比如给公司员工的身高体重信息排序. 思路: 输入数组A为{3,5,1,2,4,3},值的范围是1~5,所以创建5个桶,序号1,2,3,4,5.装桶时遍历一遍输入数组,A[0]=3,把它放到3号桶:A[1]=5,放到5号桶:1放到1号桶……最后3放到3号桶.现在三号桶的值为2,其他桶的值为1,再遍历一遍桶数组,按顺序把桶倒出,元素被倒出的顺序就…

计数排序在输入n个0到k之间的整数时,时间复杂度最好情况下为O(n+k),最坏情况下为O(n+k),平均情况为O(n+k),空间复杂度为O(n+k),计数排序是稳定的排序. 桶排序在输入N个数据有M个桶时,假设每一个桶的数据接近N/M个且桶内使用基于比較的排序,则桶排序的时间复杂度为O(N+M*N/M*log(N/M)).假设N=M时,每一个桶仅仅有一个数据,时间复杂度减少为O(N). 桶排序的时间复杂度为O(N+M),桶排序是稳定的排序 1.计数排序 计数排序介绍及C语言实如今:计数排序(链接…

基于python对B站收藏夹按照视频发布时间进行排序 前言 在最一开始,我的B站收藏一直是存放在默认收藏夹中,但是随着视频收藏的越来越多,没有分类的视频放在一起,想在众多视频中找到想要的视频非常困难,因此就对收藏夹里面的视频进行了分类.但是分类之后紧接着又出现了一个新的问题:原来存放在默认收藏夹里面视频的相对顺序被打乱了--明明前几天刚收藏的视频却要翻很多很多页才能找到,因此有了这个程序. 程序的作用 因为我们看到的视频大部分都是通过推荐得到的,而推荐的视频大部分都是刚发布不久,因此大部分收藏的…

1. 桶排序 1.1 范围为1-M的桶排序 如果有一个数组A,包含N个整数,值从1到M,我们可以得到一种非常快速的排序,桶排序(bucket sort).留置一个数组S,里面含有M个桶,初始化为0.然后遍历数组A,读入Ai时,S[Ai]增一.所有输入被读进后,扫描数组S得出排好序的表.该算法时间花费O(M+N),空间上不能原地排序. 初始化序列S 遍历A修改序列S的项 举个例子,排序一个数组[5,3,6,1,2,7,5,10] 值都在1-10之间,建立10个桶: [0 0 0 0 0 0 0 0…

old = [2, 5, 3, 0, 2, 3, 0, 3] new = [0, 0, 0, 0, 0, 0] for i in range(len(old)): new[old[i]] = new[old[i]] + 1 for i in range(len(new)): for j in range(new[i]): print i 计数排序假设被排序的内容是整数,并且在一个比较小的范围内. 计数排序的时间复杂度 O(N).…