【vlfeat】O(n)排序算法—

今天想在网上找一个实现好的er算法来着，没啥具体的资料，无奈只能看vlfeat的mser源码，看能不能修修补补实现个er。

于是，看到某一段感觉很神奇，于是放下写代码，跑来写博客，也就是这段

 1 /* -----------------------------------------------------------------
 2    *                                          Sort pixels by intensity
 3    * -------------------------------------------------------------- */
 4
 5   {
 6     vl_uint buckets [ VL_MSER_PIX_MAXVAL ] ;
 7
 8     /* clear buckets */
 9     memset (buckets, 0, sizeof(vl_uint) * VL_MSER_PIX_MAXVAL ) ;
10
11     /* compute bucket size (how many pixels for each intensity
12        value) */
13     for(i = 0 ; i < (int) nel ; ++i) {
14       vl_mser_pix v = im [i] ;
15       ++ buckets [v] ;
16     }
17
18     /* cumulatively add bucket sizes */
19     for(i = 1 ; i < VL_MSER_PIX_MAXVAL ; ++i) {
20       buckets [i] += buckets [i-1] ;
21     }
22
23     /* empty buckets computing pixel ordering */
24     for(i = nel ; i >= 1 ; ) {
25       vl_mser_pix v = im [ --i ] ;
26       vl_uint j = -- buckets [v] ;
27       perm [j] = i ;
28     }
29   }

我看注释说排序，我觉得这个为啥连排序也要自己造轮子，为啥不直接用个快排啥的，后来仔细看了下代码，才发现不然，复杂度竟然是O(n)。

这段代码的目的原本是为了把一幅图像中的像素灰度值按升序排列，这里巧妙利用像素值取值是在0-255内这个特点，专门开辟了一个256长度的数组，记录每个灰度值的像素的个数，也就是这段：

1 /* compute bucket size (how many pixels for each intensity
2        value) */
3     for(i = 0 ; i < (int) nel ; ++i) {
4       vl_mser_pix v = im [i] ;
5       ++ buckets [v] ;
6     }

之后把这个统计值转换成比改灰度值小的像素的个数：

1     /* cumulatively add bucket sizes */
2     for(i = 1 ; i < VL_MSER_PIX_MAXVAL ; ++i) {
3       buckets [i] += buckets [i-1] ;
4     }

比像素m小的像素有buckets[m]个，那么m就排在buckets[m-1]到buckets[m]之间。每出现一个m，buckets[m]就--，m就排在buckets[m]处。

1     /* empty buckets computing pixel ordering */
2     for(i = nel ; i >= 1 ; ) {
3       vl_mser_pix v = im [ --i ] ;
4       vl_uint j = -- buckets [v] ;
5       perm [j] = i ;
6     }

后来百度发现这个叫做计数排序。这种排序并不需要比较，O(n+k)时间内可以完成。n是数组的个数，k是数组的取值范围。一般来说，这种算法只适合K比较小的情况。

转载于:https://www.cnblogs.com/jugg1024/p/4798731.html

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