基数排序详解（LSD方法+MSD方法+思路+图解+代码）

文章目录

基数排序
- 一、基数排序
- - 概念
  - 1.LSD排序法（最低位优先法）
  - 2.MSD排序法（最高位优先法）

基数排序

一、基数排序

概念

基数排序是一种非比较型整数排序算法
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
使用场景：按位分割进行排序，适用于大数据范围排序，打破了计数排序的限制
稳定性：稳定
按位分割技巧：arr[i] / digit % 10，其中digit为10^n。

在这里插入图片描述

1.LSD排序法（最低位优先法）

从最低位向最高位依次按位进行计数排序。
进出的次数和最大值的位数有关
桶可以用队列来表示
数组的每个元素都是队列

在这里插入图片描述

1.先遍历找到最大值
2.求出最高位

在这里插入图片描述

    public static void radixSortR(int[] array) {
        //10进制数，有10个桶，每个桶最多存array.length个数
        int[][] bucket = new int[10][array.length];
        //桶里面要存的具体数值

        int[] bucketElementCounts = new int[10];
        //用来计算，统计每个桶所存的元素的个数，每个桶对应一个元素

        //1.求出最大数
        int MAX = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if (array[i] > MAX) {
                MAX = array[i];
            }
        }
        //求最大值的位数，先变成字符串，求字符串长度
        int MAXCount = (MAX + "").length();
        //最大位数的个数，进行几次计数排序
        for (int i = 0; i < MAXCount; i++) {//i代表第几次排序
            //放进桶中
            for (int k = 0; k < array.length; k++) {
                //k相当于遍历待排数值
                //array[k] /(int) Math.pow(10, i)%10 求出每次要比较位的数
                //求的是个位，并且是对应趟数的个位
                int value = (array[k] / (int) Math.pow(10, i)) % 10;
                //根据求出的位数，找到对应桶，放到对应桶的位置
                bucket[value][bucketElementCounts[value]] = array[k];
                //不管value 为多少，bucketElementCounts[value]的值都为0
                //相当于存到对应桶的0位bucket[value][0]
                bucketElementCounts[value]++; //从0->1
                //对应桶的技术数组开始计数
            }

            //取出每个桶中的元素，赋值给数组
            int index = 0;//array新的下标
            for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {//遍历每个桶
                if (bucketElementCounts[k] != 0) {//桶里有元素
                    for (int j = 0; j < bucketElementCounts[k]; j++) {//比那里每个桶的元素
                        array[index] = bucket[k][j];
                        index++;
                    }
                }
                bucketElementCounts[k] =0;//每个桶遍历完后，清空每个桶的元素；
            }
        }
    }

2.MSD排序法（最高位优先法）

在这里插入图片描述

从最高位向最低位依次按位进行排序。
按位递归分组收集
1.查询最大值，获取最高位的基数
2.按位分组，存入桶中
3.组内元素数量>1,下一位递归分组
4.组内元素数量=1.收集元素

   /**
     * 基数排序--MSD--递归
     * @param array
     */

    public static void radixSortMSD(int[] array) {
        //1.求出最大数
        int MAX = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if (array[i] > MAX) {
                MAX = array[i];
            }
        }
        //求最大值的位数，先变成字符串，求字符串长度
        int MAXCount = (MAX + "").length();
        // 计算最大值的基数
        int radix = new Double(Math.pow(10, MAXCount - 1)).intValue();

        int[] arr = msdSort(array, radix);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }
    public static int[] msdSort(int[] arr, int radix){
        // 递归分组到个位，退出
        if (radix <= 0) {
            return arr;
        }
        // 分组计数器
        int[] groupCounter = new int[10];

        // 分组桶
        int[][] groupBucket = new int[10][arr.length];

        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
            // 找分组桶位置
            int position = arr[i] / radix % 10;
            // 将元素存入分组
            groupBucket[position][groupCounter[position]] = arr[i];
            // 当前分组计数加1
            groupCounter[position]++;
        }

        int index = 0;
        int[] sortArr = new int[arr.length];


        // 遍历分组计数器
        for (int i = 0; i < groupCounter.length; i++) {
            // 组内元素数量>1，递归分组
            if (groupCounter[i] > 1) {
                int[] copyArr = Arrays.copyOf(groupBucket[i], groupCounter[i]);
                // 递归分组
                int[] tmp = msdSort(copyArr, radix / 10);
                // 收集递归分组后的元素
                for (int j = 0; j < tmp.length; j++) {
                    sortArr[index++] = tmp[j];
                }
            } else if (groupCounter[i] == 1) {
                // 收集组内元素数量=1的元素
                sortArr[index++] = groupBucket[i][0];
            }
        }
        return sortArr;
    }