桶排序
桶排序是一种基于分配的排序算法,特别适合用来排序均匀分布的数据。它的基本思想是将输入的数据分到有限数量的桶里,然后对每个桶内的数据分别进行排序,最后再将各个桶内的数据合并得到最终的排序结果。(通常用于浮点数,因为浮点数是有范围的比如说0.2在0和1之间,1.4在1和2之间)
计入我们要给一串数组排序,我们用桶排序应该怎么排序呢?
桶排序的步骤:
1.创建桶:根据输入数据的范围,创建若干个桶。
2.数据分配:遍历输入数组,将每个元素放入相应的桶中。
3.桶内排序:对每个非空桶进行排序。可以使用其他的排序算法,如插入排序或快速排序。
4.合并结果:将所有非空桶中的数据按顺序合并起来,形成排序后的数组。
桶排序的时间复杂度:
平均时间复杂度:O(n + k),其中n是待排序元素的数量,k是桶的数量。通常情况下,k 与 n 是线性相关的,所以时间复杂度接近 O(n)。
最坏时间复杂度:O(n²),当所有元素都被分配到同一个桶时,桶内排序可能退化到 O(n²)。
空间复杂度:O(n + k)。
我们来看一道例题
洛谷P1271
代码如下:
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
using namespace std;
// 定义桶的数量
const int BUCKET_COUNT = 100; // 假设使用 100 个桶
int main() {
int n, m;
// 从标准输入读取两个整数 n 和 m
cin >> n >> m;
// 创建一个二维向量,每个向量代表一个桶
vector<vector<int>> buckets(BUCKET_COUNT);
// 遍历 m 次,从标准输入读取每一个整数 x
for (int i = 0; i < m; i++) {
int x;
cin >> x;
// 将 x 放入对应的桶中
// 使用简单的比例公式计算 x 应该属于哪个桶
int bucketIndex = (x * BUCKET_COUNT) / (n + 1); // 分桶逻辑
buckets[bucketIndex].push_back(x);
}
// 对每个桶内的数据进行排序
for (int i = 0; i < BUCKET_COUNT; i++) {
sort(buckets[i].begin(), buckets[i].end());
}
// 合并所有桶,并输出排序后的结果
for (int i = 0; i < BUCKET_COUNT; i++) {
for (int j = 0; j < buckets[i].size(); j++) {
cout << buckets[i][j] << ' ';
}
}
return 0;
}
计数排序
计数排序(Counting Sort)是一种线性时间复杂度的排序算法是一种特殊的桶排序,适用于整数排序。它的基本思想是:通过统计每个元素出现的次数,进而直接确定它们在排序数组中的位置。
计数排序的特点:
适用于已知范围且数据分布相对集中的整数排序。
时间复杂度为 O(n + k),其中 n 是待排序的元素个数,k 是元素的最大值与最小值之间的差值。
计数排序是稳定排序,即相同元素在排序后仍保持其相对顺序。
计数排序适合于当排序的元素范围较小时使用,当数据范围很大时会消耗较多的空间。
计数排序的步骤:
1.找到数组中的最大值和最小值,确定数据范围。
2.创建一个计数数组,记录每个元素出现的次数。
3.根据计数数组中的累积和,确定每个元素在排序数组中的位置。
4.根据计数数组,将输入数组中的元素按序填入输出数组。
还是刚刚的那道题洛谷P1271
代码如下:
#include <iostream>
using namespace std;
// 定义一个常量 N,表示数组的大小
const int N = 2e6 + 10;
// 声明一个大小为 N 的整型数组 a
int a[N];
int main()
{
int n, m;
// 从标准输入读取两个整数 n 和 m
cin >> n >> m;
// 遍历 m 次,从标准输入读取每一个整数 x
for (int i = 1; i <= m; i++)
{
int x;
cin >> x;
// 增加数组 a[x] 的计数
a[x]++;
}
// 遍历 0 到 n 的所有整数
for (int i = 0; i <= n; i++)
{
// 对于数组 a[i] 中的每一个计数,输出整数 i
for (int j = 1; j <= a[i]; j++)
{
cout << i << ' ';
}
}
return 0;
}
桶排序和计算排序源码