漫画:什么是计数排序
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假定20个随机整数的值如下:
9,3,5,4,9,1,2,7,8,1,3,6,5,3,4,0,10,9 ,7,9
如何给这些无序的随机整数排序呢?
非常简单,让我们遍历这个无序的随机数列,每一个整数按照其值对号入座,对应数组下标的元素进行加1操作。
比如第一个整数是9,那么数组下标为9的元素加1:
第二个整数是3,那么数组下标为3的元素加1:
继续遍历数列并修改数组......
最终,数列遍历完毕时,数组的状态如下:
数组每一个下标位置的值,代表了数列中对应整数出现的次数。
有了这个“统计结果”,排序就很简单了。直接遍历数组,输出数组元素的下标值,元素的值是几,就输出几次:
0,1,1,2,3,3,3,4,4,5,5,6,7,7,8,9,9,9,9,10
显然,这个输出的数列已经是有序的了。
public static int[] countSort(int[] array) {//1.得到数列的最大值int max = array[0];for(int i=1; i<array.length; i++){if(array[i] > max){max = array[i];}}//2.根据数列最大值确定统计数组的长度int[] countArray = new int[max+1];//3.遍历数列,填充统计数组for(int i=0; i<array.length; i++){countArray[array[i]]++;}//4.遍历统计数组,输出结果int index = 0;int[] sortedArray = new int[array.length];for(int i=0; i<countArray.length; i++){for(int j=0; j<countArray[i]; j++){sortedArray[index++] = i;}}return sortedArray;}public static void main(String[] args) {int[] array = new int[] {4,4,6,5,3,2,8,1,7,5,6,0,10};int[] sortedArray = countSort(array);System.out.println(Arrays.toString(sortedArray));}
这段代码在一开头补充了一个步骤,就是求得数列的最大整数值max。后面创建的统计数组countArray,长度就是max+1,以此保证数组的最后一个下标是max。
95,94,91,98,99,90,99,93,91,92
怎么解决这个问题呢?
很简单,我们不再以(输入数列的最大值+1)作为统计数组的长度,而是以(数列最大值和最小值的差+1)作为统计数组的长度。
同时,数列的最小值作为一个偏移量,用于统计数组的对号入座。
以刚才的数列为例,统计数组的长度为 99-90+1 = 10 ,偏移量等于数列的最小值 90 。
对于第一个整数95,对应的统计数组下标是 95-90 = 5,如图所示:
什么意思呢?让我们看看下面的例子:
给定一个学生的成绩表,要求按成绩从低到高排序,如果成绩相同,则遵循原表固有顺序。
那么,当我们填充统计数组以后,我们只知道有两个成绩并列95分的小伙伴,却不知道哪一个是小红,哪一个是小绿:
下面的讲解会有一些烧脑,请大家扶稳坐好。我们仍然以刚才的学生成绩表为例,把之前的统计数组变形成下面的样子:
这是如何变形的呢?统计数组从第二个元素开始,每一个元素都加上前面所有元素之和。
为什么要相加呢?初次看到的小伙伴可能会觉得莫名其妙。
这样相加的目的,是让统计数组存储的元素值,等于相应整数的最终排序位置。比如下标是9的元素值为5,代表原始数列的整数9,最终的排序是在第5位。
接下来,我们创建输出数组sortedArray,长度和输入数列一致。然后从后向前遍历输入数列:
第一步,我们遍历成绩表最后一行的小绿:
小绿是95分,我们找到countArray下标是5的元素,值是4,代表小绿的成绩排名位置在第4位。
同时,我们给countArray下标是5的元素值减1,从4变成3,,代表着下次再遇到95分的成绩时,最终排名是第3。
第二步,我们遍历成绩表倒数第二行的小白:
小白是94分,我们找到countArray下标是4的元素,值是2,代表小白的成绩排名位置在第2位。
同时,我们给countArray下标是4的元素值减1,从2变成1,,代表着下次再遇到94分的成绩时(实际上已经遇不到了),最终排名是第1。
第三步,我们遍历成绩表倒数第三行的小红:
小红是95分,我们找到countArray下标是5的元素,值是3(最初是4,减1变成了3),代表小红的成绩排名位置在第3位。
同时,我们给countArray下标是5的元素值减1,从3变成2,,代表着下次再遇到95分的成绩时(实际上已经遇不到了),最终排名是第2。
这样一来,同样是95分的小红和小绿就能够清楚地排出顺序了,也正因此,优化版本的计数排序属于稳定排序。
后面的遍历过程以此类推,这里就不再详细描述了。
public static int[] countSort(int[] array) {//1.得到数列的最大值和最小值,并算出差值dint max = array[0];int min = array[0];for(int i=1; i<array.length; i++) {if(array[i] > max) {max = array[i];}if(array[i] < min) {min = array[i];}}int d = max - min;//2.创建统计数组并统计对应元素个数int[] countArray = new int[d+1];for(int i=0; i<array.length; i++) {countArray[array[i]-min]++;}//3.统计数组做变形,后面的元素等于前面的元素之和int sum = 0;for(int i=0;i<countArray.length;i++) {sum += countArray[i];countArray[i] = sum;}//4.倒序遍历原始数列,从统计数组找到正确位置,输出到结果数组int[] sortedArray = new int[array.length];for(int i=array.length-1;i>=0;i--) {sortedArray[countArray[array[i]-min]-1]=array[i];countArray[array[i]-min]--;}return sortedArray;}public static void main(String[] args) {int[] array = new int[] {95,94,91,98,99,90,99,93,91,92};int[] sortedArray = countSort(array);System.out.println(Arrays.toString(sortedArray));}
1.当数列最大最小值差距过大时,并不适用计数排序。
比如给定20个随机整数,范围在0到1亿之间,这时候如果使用计数排序,需要创建长度1亿的数组。不但严重浪费空间,而且时间复杂度也随之升高。
2.当数列元素不是整数,并不适用计数排序。
如果数列中的元素都是小数,比如25.213,或是0.00000001这样子,则无法创建对应的统计数组。这样显然无法进行计数排序。
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