前言
本文重点讲解十大经典排序算法的计数排序
要点
计数排序(Counting Sort)是一个非基于比较的稳定的线性时间排序算法,该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出。
基本思想
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置。
将待排序集合每一个元素移动到计算得出的正确位置上。
代码实现
以下代码由java实现
public class CountingSort {
/**
* 计数排序
* @param arr
* @return
*/
public static int[] sort(int[] arr) {
if (arr.length <= 0) {
return null;
}
// 初始化结果数组
int[] result = new int[arr.length];
// 用于对值进行统计 未计算最大值和最小值的差值 计算可节省开辟空间
int[] count = new int[findMax(arr) + 1];
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
// 把数值当坐标进行统计
count[arr[i]]++;
}
/**
* TODO 不稳定计数排序
*/
/*for (int i = 0, j = 0; i < count.length; i++) {
while(count[i]-- > 0) result[j++] = i;
}*/
/**
* TODO 稳定计数排序
*/
// 累加数组
for (int i = 1; i < count.length; i++) {
count[i] = count[i] + count[i - 1];
}
// 对应 累加数组 进行递减倒排
for (int i = arr.length - 1; i >= 0; i--) {
result[--count[arr[i]]] = arr[i];
}
return result;
}
public static int findMax(int[] arr) {
int max = 0;
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] > max) max = arr[i];
}
return max;
}
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {9, 5, 3, 6, 8, 1, 2, 3, 11, 52, 32, 11, 23};
System.out.println(Arrays.toString(sort(arr)));
}
}
时间性能
计数排序的复杂度为$O(n+k)$(其中k是整数的范围),快于任何比较排序算法。
当然这是一种牺牲空间换取时间的做法,而且当$O(k)$>$O(nlog(n))$的时候其效率反而不如基于比较的排序(基于比较的排序的时间复杂度在理论上的下限是$O(nlog(n))$, 如归并排序,堆排序)。
空间复杂度
因为算法过程中需要申请一个额外空间和一个与待排序集合大小相同的已排序空间,所以空间复杂度为 $O(n+k)$。
稳定性
按照累加数组进行递减倒排的方式可以保证计数排序的稳定性,所以计数排序是一种稳定排序算法。