摘要:計(jì)數(shù)排序之前接觸的選擇快排等算法,都是著眼于怎么更快的調(diào)整元素位置,以達(dá)到排序的目的。桶排序桶排序能解決浮點(diǎn)數(shù)字的問題,至于槽大嘛,依然深受其害。思路桶排序與計(jì)數(shù)排序的思路多少有些類似,有數(shù)組整裝待排,還是一如既往的從小到大好了。
計(jì)數(shù)排序
之前接觸的選擇、快排等算法,都是著眼于“怎么更快的調(diào)整元素位置”,以達(dá)到排序的目的。而計(jì)數(shù)排序則不然,設(shè)計(jì)思路可謂另辟蹊徑!
思路我們對(duì)15個(gè)10以內(nèi)(0-10)的數(shù)字按從小到大的順序進(jìn)行排序,比如source = [6, 8, 6, 2, 2, 10, 8, 5, 1, 9, 6, 4, 0, 2, 7],計(jì)數(shù)排序是這么運(yùn)作的。
構(gòu)建計(jì)數(shù)槽——一個(gè)索引(可視作編號(hào))從0到10的int數(shù)組,數(shù)組中的元素都初始為0
遍歷源數(shù)組source,以計(jì)數(shù)
既然叫計(jì)數(shù)槽(叫計(jì)數(shù)器也成,我更習(xí)慣把數(shù)組型的結(jié)構(gòu)稱之為“槽”),自然是計(jì)數(shù)用的。
1.遍歷源數(shù)組,首先拿到第一個(gè)“元素 6”,將其放入對(duì)應(yīng)的編號(hào)為 6 的槽。注意,這里不是將元素本身放入,只是進(jìn)行計(jì)數(shù)!將“槽 6”的數(shù)字計(jì)為1,表示元素6已經(jīng)有1個(gè)了。
2.繼續(xù)遍歷,第二個(gè)元素 8,放入編號(hào)為 8 的槽;第三個(gè)元素,值依然是6,計(jì)數(shù)再次+1后6號(hào)槽的數(shù)字變?yōu)?(表示元素6已經(jīng)有2個(gè)了)……
遍歷全部數(shù)字完成計(jì)數(shù),其實(shí)翻譯成文字就是source = [6, 8, 6, 2, 2, 10, 8, 5, 1, 9, 6, 4, 0, 2, 7]數(shù)組中,有1個(gè)“元素0”,1個(gè)“元素1”,3個(gè)“元素2”,0個(gè)“元素3”,1個(gè)“元素4”,1個(gè)“元素5”,3個(gè)“元素6”,1個(gè)“元素7”,2個(gè)“元素8”,1個(gè)“元素9”,1個(gè)“元素10”。
出槽:按指定順序(從小到大)列出數(shù)字
可以看到,圖中的虛線框中的數(shù)字已經(jīng)是最終結(jié)果了!
代碼按照上述思路編寫代碼:
import com.google.common.collect.Lists; import java.util.LinkedList; import java.util.Random; /** * @description: 計(jì)數(shù)排序 * @author: liuzijian * @date: 2018-04-17 08:29 */ public class CounterOrder { int counterArr[] = new int[11]; //計(jì)數(shù)槽 LinkedListfifeenNum = Lists.newLinkedList(); /** * 隨機(jī)數(shù)初始化0-10的15個(gè)數(shù)字 */ private void init(){ Random random = new Random(); for(int i=0;i<15;i++){ fifeenNum.add(random.nextInt(11)); } System.out.println("source="+fifeenNum); } public CounterOrder(){ init(); } /** * 計(jì)數(shù)排序 */ public LinkedList doOrder(){ // <<<<<<<<< 1.計(jì)數(shù) for(int i:fifeenNum){ int count = counterArr[i]; count++; counterArr[i] = count; } // <<<<<<<<< 2.出槽 LinkedList resList = Lists.newLinkedList(); for(int i=0,len=counterArr.length;i 0){ resList.add(i); count--; } } return resList; } public static void main(String[] args) { CounterOrder counter = new CounterOrder(); System.out.println("result is "+counter.doOrder()); } }
其實(shí),這個(gè)demo可以說是計(jì)數(shù)排序的低配閹割版,雄壯健全版比這稍復(fù)雜些。容老夫賣個(gè)關(guān)子,桶排序部分會(huì)解釋這里。
問題先拋出一個(gè)問題,供大家思考:如果待排序的數(shù)字中存在負(fù)數(shù),怎么處理?這個(gè)問題不難,比如對(duì)-10到10的數(shù)字進(jìn)行排序,完全可以構(gòu)建個(gè)“21位的計(jì)數(shù)槽”,不過每個(gè)槽負(fù)責(zé)計(jì)數(shù)的元素變成了“索引-10”,即槽0對(duì)應(yīng)-10的計(jì)數(shù),槽1對(duì)應(yīng)-9的計(jì)數(shù)……以此類推,并且出槽的時(shí)候記得+10就是了!
計(jì)數(shù)排序真正的問題,或者說弊端有兩個(gè):
不擅長(zhǎng)處理范圍跨度很大的數(shù)字排序
這點(diǎn)很好理解,比如范圍在-20000到20000,僅僅選10個(gè)數(shù)字(比如:{-20000,-726...,20000,826...})進(jìn)行排序,槽需要很大的說。
浮點(diǎn)型數(shù)字不好處理
浮點(diǎn)怎么處理?對(duì)于兩位小數(shù)的浮點(diǎn),可采用“先乘100后續(xù)再除100”的方式曲線救國,但這樣很容易產(chǎn)生上面“槽大”的問題,比如小數(shù)位數(shù)多(試想2位整數(shù)4位小數(shù)的情況——31.4159)。
桶排序桶排序能解決浮點(diǎn)數(shù)字的問題,至于“槽大”嘛,依然深受其害。
思路桶排序與計(jì)數(shù)排序的思路多少有些類似,有數(shù)組[67, 29, 74, 52, 13, 16, 15, 59, 20, 61, 43, 38]整裝待排,還是一如既往的從小到大好了。
桶劃分:設(shè)定桶的元素范圍(姑且定為 10),進(jìn)行第一次遍歷,以獲取最大值、最小值和桶的個(gè)數(shù)
計(jì)數(shù)排序的代碼demo,稱其為低配閹割版的原因也在于此——我們硬性規(guī)定了0-10的槽。如果我們通過1次遍歷,獲取到最小值和最大值,假如min=3 max=6,那么是不是只用四個(gè)槽就能實(shí)現(xiàn)計(jì)數(shù)了?
入桶:依次將元素放入適合自己的桶中(按桶設(shè)定的數(shù)字范圍)
線通過顏色、虛實(shí)等作區(qū)分了,但還是有些亂 - -!
總之,最后桶中的元素分布如下。
桶內(nèi)排序
各個(gè)桶之間的元素已經(jīng)排好序了(桶0的元素 < 桶1的元素),但是桶內(nèi)的元素順序依然混亂,比如桶3中的 52 43,接下來需要對(duì)每個(gè)桶中的元素進(jìn)行排序。桶內(nèi)元素的排序方式方法不限,快排、選擇等等看心情……
示例中只有桶1和桶3需要排序(其實(shí)是每個(gè)桶都要做桶內(nèi)排序,桶內(nèi)排序的時(shí)機(jī)可以選擇在“入桶”或“出桶”時(shí))
元素出桶
沒啥好說的,順序拿出就好。
代碼桶排序代碼如下:
import com.google.common.collect.Lists; import java.util.LinkedList; /** * @description: 桶排序 * @author: liuzijian * @date: 2018-04-18 14:06 */ public class BucketSort { int arr[] = {67, 29, 74, 52, 13, 16, 15, 59, 20, 61, 43, 38}; //待排序數(shù)組 public static void main(String[] args) { BucketSort bucketSort = new BucketSort(); LinkedList討論res = bucketSort.doOrder(); System.out.println(res); } /** * @description: 桶排序 * @return: java.util.LinkedList * @date: 2018/4/20 16:22 */ public LinkedList doOrder() { InitParam initParam = firstLoop(); //首次遍歷,獲取最大值、最小值、桶個(gè)數(shù)等信息 LinkedList [] bucket = new LinkedList[initParam.bucketNum]; //桶初始化 // <<<<<<< 入桶方法 >>>>>>> for(int i:arr){ int bucketIndex = (i-initParam.min)/elementNum; //計(jì)算元素歸屬于哪個(gè)桶 LinkedList list = bucket[bucketIndex]; if(list==null){ list = new LinkedList<>(); bucket[bucketIndex] = list; } //入桶的同時(shí)進(jìn)行桶內(nèi)排序 addBySort(i,list); } // <<<<<<< 出桶方法 >>>>>>> LinkedList resList = Lists.newLinkedList(); for(LinkedList bucketElement:bucket){ if(bucketElement!=null && bucketElement.size()>0){ resList.addAll(bucketElement); } } return resList; } /** * 按從小到大的順序進(jìn)行插入 * @param i * @param list */ private void addBySort(int i,LinkedList list){ if(list.size()==0){ list.add(i); return; } int index = 0; for(Integer ele:list){ if(i>=ele){ index++; }else{ break; } } list.add(index,i); } final int elementNum = 10; /** * 封裝參數(shù) */ class InitParam { int min; //最小值 int max; //最大值 int bucketNum; //桶個(gè)數(shù) public InitParam(int min, int max, int bucketNum) { this.min = min; this.max = max; this.bucketNum = bucketNum; } } /** * @description: 第一次輪詢,獲取最大值、最小值和桶個(gè)數(shù) * @return: void * @date: 2018/4/18 14:18 */ public InitParam firstLoop() { int min = arr[0]; int max = arr[0]; for (int i : arr) { if (i < min) { min = i; } if (i > max) { max = i; } } int addition = (max - min) % elementNum == 0 ? 0 : 1; //如果有余數(shù),桶個(gè)數(shù)+1 int bucketNum = (max - min) / elementNum + addition; return new InitParam(min, max, bucketNum); } }
桶排序的關(guān)鍵在于桶劃分和桶內(nèi)排序算法的選擇。
時(shí)間角度
每個(gè)桶負(fù)責(zé)的元素范圍大,則桶的個(gè)數(shù)少;每個(gè)桶負(fù)責(zé)的元素范圍小,則桶的個(gè)數(shù)多。打個(gè)比方,對(duì)范圍在0-20000之間的數(shù)字進(jìn)行排序,如果桶元素范圍設(shè)置為10,則需要2000個(gè)桶;如果桶范圍選擇2000,則只需要10個(gè)桶。而不同的桶內(nèi)排序算法,隨著待排元素個(gè)數(shù)的增加,表現(xiàn)出的耗時(shí)增長(zhǎng)幅度,也不盡相同。
空間角度
桶排序一種是比較耗空間的算法,尤其是我現(xiàn)在的這種實(shí)現(xiàn)方式——第一次遍歷時(shí),計(jì)算好了桶的個(gè)數(shù),進(jìn)而劃分好桶。還以范圍在0-20000的數(shù)字排序?yàn)槔绻挥?個(gè)數(shù)source={20000,371,372,370,0}(當(dāng)然這么少的數(shù)字可能就直接選其它排序方式了),依然保持每個(gè)桶的負(fù)責(zé)范圍10,一次性初始化好的2000個(gè)桶,最后只會(huì)用到3個(gè)桶,剩下的1997個(gè)空桶的唯一作用就是浪費(fèi)空間!那么是不是可以每拿到一個(gè)元素,算出它的桶編號(hào)后,在入桶時(shí)僅僅初始化這一個(gè)桶呢?這樣對(duì)于上面的source數(shù)組,我最終只需要構(gòu)建桶0、桶370和桶2000共3個(gè)桶!
空間優(yōu)化版桶排序去掉了入桶時(shí)的順序插入方法,改為出桶時(shí)先計(jì)數(shù)排序再出桶。
直接上代碼吧:
import com.google.common.collect.Lists; import com.google.common.collect.Maps; import java.util.Iterator; import java.util.LinkedList; import java.util.List; import java.util.Map; /** * @description: 桶排序空間優(yōu)化版 * @author: liuzijian * @date: 2018-04-18 14:06 */ public class BucketSortUpgrade { int arr[] = {306, 20000, 304, 12, 768, 310, 303, 307}; //待排序數(shù)組 final int elementNum = 10; int min; //最小值 int max; //最大值 int bucketNum; //桶個(gè)數(shù) public static void main(String[] args) { BucketSortUpgrade bucketSort = new BucketSortUpgrade(); LinkedListres = bucketSort.doOrder(); System.out.println(res); } /** * @description: 桶排序 * @return: java.util.LinkedList * @date: 2018/4/20 16:22 */ public LinkedList doOrder() { firstLoop(); //首次遍歷,獲取最大值、最小值、桶個(gè)數(shù)等信息 Map > bucket = Maps.newTreeMap(); // <<<<<<< 入桶方法 >>>>>>> for (int i : arr) { int bucketIndex = (i - min) / elementNum; //計(jì)算元素歸屬于哪個(gè)桶 LinkedList list = bucket.get(bucketIndex); if (list == null) { list = new LinkedList<>(); bucket.put(bucketIndex, list); } list.add(i); } // <<<<<<< 出桶方法 >>>>>>> LinkedList resList = Lists.newLinkedList(); Iterator >> iterator = bucket.entrySet().iterator(); int[] counter = new int[elementNum]; //計(jì)數(shù)器提到外面來,避免每次都重新分配計(jì)數(shù)器所需空間 while (iterator.hasNext()) { Map.Entry > element = iterator.next(); if (element.getValue() != null && element.getValue().size() > 0) { resList.addAll(outBucket(element,counter)); //計(jì)數(shù)排序方式出桶 iterator.remove(); //每個(gè)桶完成出桶操作后,就釋放桶空間 } } return resList; } /** * 計(jì)數(shù)排序方式出桶 * * @param bucketElement * @return */ private List outBucket(Map.Entry > bucketElement,int[] counter) { Integer bucketNo = bucketElement.getKey(); int bucketStart = bucketNo * elementNum + min; for(int i=0;i resList = Lists.newLinkedList(); for (int i = 0; i < elementNum; i++) { int count = counter[i]; if (count > 0) { resList.add(bucketStart + i); count--; } } return resList; } /** * @description: 第一次輪詢,獲取最大值、最小值和桶個(gè)數(shù) * @author: liuzijian * @return: void * @date: 2018/4/18 14:18 */ public void firstLoop() { min = arr[0]; max = arr[0]; for (int i : arr) { if (i < min) { min = i; } if (i > max) { max = i; } } int addition = (max - min) % elementNum == 0 ? 0 : 1; //如果有余數(shù),桶個(gè)數(shù)+1 bucketNum = (max - min) / elementNum + addition; } }
文章版權(quán)歸作者所有,未經(jīng)允許請(qǐng)勿轉(zhuǎn)載,若此文章存在違規(guī)行為,您可以聯(lián)系管理員刪除。
轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明本文地址:http://specialneedsforspecialkids.com/yun/69192.html
摘要:希爾排序希爾排序這個(gè)名字,來源于它的發(fā)明者希爾,也稱作縮小增量排序,是插入排序的一種更高效的改進(jìn)版本。我們可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)區(qū)間為的時(shí)候,它使用的排序方式就是插入排序。 冒泡排序 冒泡排序無疑是最為出名的排序算法之一,從序列的一端開始往另一端冒泡(你可以從左往右冒泡,也可以從右往左冒泡,看心情),依次比較相鄰的兩個(gè)數(shù)的大小(到底是比大還是比小也看你心情)。 showImg(https://s...
摘要:如果對(duì)空間限制不大,可以使用基數(shù)排序等方法降低時(shí)間復(fù)雜度,這些線性時(shí)間排序法是利用了數(shù)據(jù)的特性達(dá)到最佳的效果。 內(nèi)部排序 以下為基于比較的排序。 一、插入排序 直接插入排序 基本思想: 將元素插入到已經(jīng)排好序的序列中。第一個(gè)元素已經(jīng)是有序序列,然后比較外圍的元素和序列的最后一個(gè)元素,判斷是否需要插入,如果小,則插入。 時(shí)間復(fù)雜度:最優(yōu) O(n) 最差 O(n^2) 是否穩(wěn)定:是 ...
閱讀 1771·2021-11-25 09:43
閱讀 15327·2021-09-22 15:11
閱讀 2623·2019-08-30 13:19
閱讀 2009·2019-08-30 12:54
閱讀 1815·2019-08-29 13:06
閱讀 923·2019-08-26 14:07
閱讀 1612·2019-08-26 10:47
閱讀 3028·2019-08-26 10:41