算法设计与分析自创O(n)排序算法适用于任何有理数

受桶排序思想的启发，想到了这个算法。不同之处在于，桶排序是对于每个bucket各自排序，而本算法桶内部不需要排序。

功能

本算法可以在有限空间内，将任意有理数排序，平均时间复杂度为O(n)

输入：需要排序的数（正有理数 / 负有理数 / 0）
输出：本算法排序结果 + 用于比对的标准答案

思路

利用桶排序的思想，不同之处在于(在不浪费的基础上)建立足够多的桶（同时保证桶的数量为有限个），每个桶只存存放相同数值的元素

1、找到精度最高的数，（精度最高的数，也就是小数点后面位数最多，记其小数点后位数为len）
2、找到待排序元素的最大值max，最小值min
3、建立桶，建立哈希函数，将数据放入桶中
4、遍历桶，逆推函数，输出

例如，要排序的数字为：-4 2.1 2 1 5，则桶的个数为(max-min)*10^len+1=91个，这样能保证所有值不同的元素都有且只有一个桶可放。值相同的元素放在相同的桶中。映射关系如下:

运行结果示例

请输入你要排序的数字个数：20
5
-6.2
-6.3
2.22
2.23
1
8.2
10
10
8.3
8.4
10
2.2
3.5
2.2
7
0
5.1
7
4.2
小数点后最多 2 位
最小：-6.3
最大：10
桶的个数：1631排序后:
元素    重复次数
-6.3    1
-6.2    1
0       1
1       1
2.2     2
2.22    1
2.23    1
3.5     1
4.2     1
5       1
5.1     1
7       2
8.2     1
8.3     1
8.4     1
10      3正确答案
-6.3
-6.2
0
1
2.2
2.2
2.22
2.23
3.5
4.2
5
5.1
7
7
8.2
8.3
8.4
10
10
10

代码

第45、46行使用了字符串处理有关的函数，如果说整个算法不是严格意义上的O(n)的话，大概是因为这两行吧…

#include<iostream>
#include<string>
#include<vector>
#include<time.h>
#include<algorithm>
#include<math.h> #define SWAP(a,b) {Node t;t=a;a=b;b=t;}using namespace std;class Node//被排序的元素
{public:double val;int afterPoint;
};int mysort(Node a1, Node a2)//此函数未在算法中调用 仅用于检测结果正确性
{return a1.val < a2.val;
}int main()
{//总元素个数srand((int)time(NULL));int total;cout << "请输入你要排序的数字个数：";cin >> total;/*--------------------------------------以下为O(n)排序算法--------------------------------------*///读取每一个元素 并记录最大的小数点后数字位数 如:2.555的afterPoint=3 1.2的afterPoint=1string str;vector <Node> arr;Node oneNode;int afterPointMax = 0;int i;cout << "请输入你要排序的数字：\n";for (i = 0; i < total; i++){cin >> str;oneNode.val = atof(str.c_str());//string to doubleint pointPlace = str.find_first_of(".");//小数点位置oneNode.afterPoint = (pointPlace == -1 ? 0 : str.length() - pointPlace - 1);//计算小数点后面的位数 afterPointMax = (afterPointMax > oneNode.afterPoint ? afterPointMax : oneNode.afterPoint);//记录最大的小数位数arr.push_back(oneNode);}cout << "小数点后最多 " << afterPointMax << " 位" << endl;//同时找最大最小//偶数个 分两半 一半含有最大 一半含有最小 O(n/2)double max, min;for (i = 0; i < total / 2; i++){if (arr[i].val > arr[total / 2 + i].val){SWAP(arr[i], arr[total / 2 + i]);//小的放左边}}//找最小 O(n/2)min = arr[0].val;for (i = 0; i < total / 2; i++){if (arr[i].val < min){min = arr[i].val;}}//找最大 O(n/2)max = arr[total / 2].val;for (i = total / 2; i < total; i++){if (arr[i].val > max){max = arr[i].val;}}//如果最后元素轮空 再加一次比较if (total % 2 != 0){if (arr[total - 1].val < min)min = arr[total - 1].val;if (arr[total - 1].val > max)max = arr[total - 1].val;}//输出cout << "最小：" << min << endl;cout << "最大：" << max << endl;//桶的个数double bucketNum;bucketNum = (max - min)*pow(10, afterPointMax) + 1;cout << "桶的个数：" << bucketNum << endl;//定义桶并初始化为0int* bucket = new int[(int)bucketNum];for (i = 0; i < bucketNum; i++){bucket[i] = 0;}//类似构建一个哈希函数int t;for (i = 0; i < total; i++){t = pow(10, afterPointMax);bucket[(int)((arr[i].val - min) / (max - min)*(bucketNum - 1) + 0.5)]++;//0.5用于强制四舍五入}//函数逆推并输出排序结果cout << "\n排序后:\n元素\t重复次数\n";for (i = 0; i < bucketNum; i++){if (bucket[i] != 0){cout << (i / (bucketNum - 1)*(max - min)) + min << "\t";cout << bucket[i] << endl;}}/*--------------------------------------以上为O(n)排序算法--------------------------------------*///正确性检测：以下输出正确答案作为对比cout << "\n正确答案\n";sort(arr.begin(), arr.end(), mysort);for (i = 0; i < total; i++){cout << arr[i].val << endl;}cout << endl;system("pause");
}

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