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八大排序算法詳解——基數排序

2019-11-10 17:26:21
字體:
來源:轉載
供稿:網友

基本思想

基數排序是一種非比較型整數排序算法,其原理是將整數按位數切割成不同的數字,然后按每個位數分別比較。由于整數也可以表達字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮點數,所以基數排序也不是只能使用于整數。基數排序可以采用兩種方式:

LSD(Least Significant Digital):從待排序元素的最右邊開始計算(如果是數字類型,即從最低位個位開始)。MSD(Most Significant Digital):從待排序元素的最左邊開始計算(如果是數字類型,即從最高位開始)。

我們以LSD方式為例,從數組R[1..n]中每個元素的最低位開始處理,假設基數為radix,如果是十進制,則radix=10?;具^程如下所示:

計算R中最大的元素,求得位數最大的元素,最大位數記為distance;對每一位round<=distance,計算R[i] % radix即可得到;將上面計算得到的余數作為bucket編號,每個bucket中可能存放多個數組R的元素;按照bucket編號的順序,收集bucket中元素,就地替換數組R中元素;重復2~4,最終數組R中的元素為有序。

算法實現

基數排序算法,java實現,代碼如下所示:

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) { // 數組的第一維表示可能的余數0-radix,第二維表示array中的等于該余數的元素 // 如:十進制123的個位為3,則bucket[3][] = {123} int[][] bucket = new int[radix][array.length]; int distance = getDistance(array); // 表示最大的數有多少位 int temp = 1; int round = 1; // 控制鍵值排序依據在哪一位 while (round <= distance) { // 用來計數:數組counter[i]用來表示該位是i的數的個數 int[] counter = new int[radix]; // 將array中元素分布填充到bucket中,并進行計數 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; // 根據bucket中收集到的array中的元素,根據統計計數,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; } }

排序過程

假設待排序數組為array = {94,12,34,76,26,9,0,37,55,76,37,5,68,83,90,37,12,65,76,49},數組大小為20,我們以該數組為例,最大的數組元素的位數為2,所以需要進行2輪映射(映射到對應的桶中),執行基數排序的具體過程,如下所示:

數組原始順序

數組的原始順序,如下圖所示:radixsorter-array-original數組中存在的相同的元素(同一個待排序的數字出現大于1次),我們使用不同的背景顏色來區分(紅色背景表示第二次出現,靛青色表示第三次出現),如果一個元素只出現過一次,則我們就使用一種固定的顏色(淺綠色)表示。

根據數組元素個位數字將數組中元素映射到對應的桶中(bucket)

我們使用的是十進制,基數(Radix)自然是10,根據數組元素個位數的,應該映射到10個桶中,映射后的結果,如圖所示:radixsorter-bucket-1在映射到桶的過程中,從左到右掃描原始數組。因為映射到同一個桶中的元素可能存在多個,最多為整個數組的長度,所以在同一個桶中,要保持進入桶中的元素的先后順序(先進的排在左側,后進的排在右側)。

收集桶中元素,并在原始數組中原地替換,使數組中元素順序重新分布

掃面前面已經映射到各個桶中的元素,滿足這樣的順序:先掃描編號最小的桶,桶中如果存在多個元素,必須按照從左到右的順序。這樣,將得到的數組元素重新分布,得到一個元素位置重新分布的數組,如圖所示:radixsorter-array-after-collecting-1這時,可以看到元素實際上是按照個位的數字進行了排序,但是基于整個元素來說并不是有序的。

根據數組元素十位數字將數組中元素映射到對應的桶中(bucket)

這次映射的原則和過程,與前面類似,不同的是,這次掃描的數組是經過個位數字處理重新分布后的新數組,映射后桶內的狀態,如圖所示:radixsorter-bucket-2

收集桶中元素,并在原始數組中原地替換,使數組中元素順序重新分布

和前面收集方法類似,得到的數組及其順序,如圖所示:radixsorter-array-after-collecting-2我們可以看到,經過兩輪映射和收集過程,數組已經變成有序了,排序結束。

算法分析

時間復雜度

設待排序的數組R[1..n],數組中最大的數是d位數,基數為r(如基數為10,即10進制,最大有10種可能,即最多需要10個桶來映射數組元素)。處理一位數,需要將數組元素映射到r個桶中,映射完成后還需要收集,相當于遍歷數組一遍,最多元素書為n,則時間復雜度為O(n+r)。所以,總的時間復雜度為O(d*(n+r))。

空間復雜度

設待排序的數組R[1..n],數組中最大的數是d位數,基數為r。基數排序過程中,用到一個計數器數組,長度為r,還用到一個r*n的二位數組來做為桶,所以空間復雜度為O(r*n)。

排序穩定性

通過上面的排序過程,我們可以看到,每一輪映射和收集操作,都保持從左到右的順序進行,如果出現相同的元素,則保持他們在原始數組中的順序。

可見,基數排序是一種穩定的排序。


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