1.基数排序(桶排序)介绍
-
基数排序(radix sort)属于“分配式排序”(distribution sort),又称“桶子法”(bucket sort)-或bin sort,顾名思义,它是通过键值的各个位的值,将要排序的元素分配至某些“桶”中,达到排序的作用
-
基数排序法是属于稳定性的排序,基数排序法的是效率高的稳定性排序法
-
基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展
-
基数排序是1887年赫尔曼·何乐礼发明的。它是这样实现的:将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。
2.基数排序基本思想
- 将所有待比较数值统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零。然后,从最低位开始,依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列。
3.java代码推导过程
package cn.smallmartial.sort;
import java.util.Arrays;
/**
* @Author smallmartial
* @Date 2019/6/9
* @Email smallmarital@qq.com
*/
public class RadixSort {
public static void main(String[] args) {
int arr[] = {53, 3, 542, 748, 14, 214};
radixSort(arr);
}
public static void radixSort(int[] arr){
//定一个二维数组,表示10个桶
int[][] bucket = new int[10][arr.length];
//为了记录每个桶中存放的数据,定义一个一维数组记录各个桶中的数据
int[] bucketElementCounts = new int[10];
//第一轮 对各位进行处理
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
int digitOfElement = arr[j]%10;
//放入对应的桶中
bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
bucketElementCounts[digitOfElement]++;
}
//按照桶的顺序,依次取出下标
int index = 0;
for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
//如果桶中有数据 放入一维数组
if (bucketElementCounts[k] != 0){
for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
//取出元素放入arr
arr[index++] = bucket[k][l];
}
}
//第一轮处理后 bucketElementCounts[k] = 0
bucketElementCounts[k] = 0;
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
//第一轮 对各位进行处理
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
int digitOfElement = arr[j]/10%10;
//放入对应的桶中
bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
bucketElementCounts[digitOfElement]++;
}
//按照桶的顺序,依次取出下标
index = 0;
for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
//如果桶中有数据 放入一维数组
if (bucketElementCounts[k] != 0){
for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
//取出元素放入arr
arr[index++] = bucket[k][l];
}
}
bucketElementCounts[k] = 0;
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
//第三轮 对各位进行处理
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
int digitOfElement = arr[j]/100%10;
//放入对应的桶中
bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
bucketElementCounts[digitOfElement]++;
}
//按照桶的顺序,依次取出下标
index = 0;
for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
//如果桶中有数据 放入一维数组
if (bucketElementCounts[k] != 0){
for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
//取出元素放入arr
arr[index++] = bucket[k][l];
}
}
//bucketElementCounts[k] = 0;
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
}
4.java代码
package cn.smallmartial.sort;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;
/**
* @Author smallmartial
* @Date 2019/6/9
* @Email smallmarital@qq.com
*/
public class RadixSort {
public static void main(String[] args) {
// int arr[] = {53, 3, 542, 748, 14, 214};
int[] arr = new int[80000];
for (int i = 0; i < arr.length -1 ; i++) {
arr[i] = (int)(Math.random()*80000);
}
Date data = new Date();
SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String dataStr = simpleDateFormat.format(data);
System.out.println("排序前的时间"+dataStr);
radixSort(arr);
Date data2 = new Date();
// SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
String data2Str = simpleDateFormat.format(data2);
System.out.println("排序前的时间"+data2Str);
}
public static void radixSort(int[] arr){
//最终版
int max = arr[0];
for (int i = 1; i < arr.length ;i++) {
if (arr[i] >max){
max = arr[i];
}
}
//得到最大的几位数
int maxLength = (max +"").length();
//定一个二维数组,表示10个桶
int[][] bucket = new int[10][arr.length];
//为了记录每个桶中存放的数据,定义一个一维数组记录各个桶中的数据
int[] bucketElementCounts = new int[10];
for (int i = 0 ,n = 1; i < maxLength; i++, n*=10) {
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
int digitOfElement = arr[j]/n%10;
//放入对应的桶中
bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
bucketElementCounts[digitOfElement]++;
}
//按照桶的顺序,依次取出下标
int index = 0;
for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
//如果桶中有数据 放入一维数组
if (bucketElementCounts[k] != 0){
for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
//取出元素放入arr
arr[index++] = bucket[k][l];
}
}
//第一轮处理后 bucketElementCounts[k] = 0
bucketElementCounts[k] = 0;
}
// System.out.println("第"+(i+1)+"轮"+Arrays.toString(arr));
}
}
}
运行结果:
1560064228105.png5.常用排序算法对比
1560064301804.png-
稳定:如果a原本在b前面,而a=b,排序之后a仍然在b的前面;
-
不稳定:如果a原本在b的前面,而a=b,排序之后a可能会出现在b的后面;
-
内排序:所有排序操作都在内存中完成;
-
外排序:由于数据太大,因此把数据放在磁盘中,而排序通过磁盘和内存的数据传输才能进行;
-
时间复杂度: 一个算法执行所耗费的时间。
-
空间复杂度:运行完一个程序所需内存的大小。
-
n: 数据规模
-
k: “桶”的个数
-
In-place: 不占用额外内存
-
Out-place: 占用额外内存
网友评论