13.线性排序

13.线性排序：如何根据年龄给100万用户数据排序？

markdown文件已上传至github

桶排序、计数排序、基数排序的时间复杂度都为O(n),所以称为线性排序。之所以能做到线性的时间复杂度，主要原因是

这三个算法都不是基于比较的排序算法，都不涉及元素之间的比较操作。

思考：如何根据年龄给100万用户排序？

归并、快排能够解决这个问题，最快时间复杂度也是O(nlogn),有没有更快的排序方法呢？

1.桶排序

核心思想是将要排序的数据分到几个有序的桶里，每个桶里的数据再单独进行排序。桶内排完序之后，再把每个桶里的数据按照顺序依次取出，组成的序列就是有序的了。

1.桶排序的时间复杂度为O(n).

​ 如果要排序的数据有 n 个，我们把它们均匀地划分到 m 个桶内，每个桶里就有 k=n/m 个元素。每个桶内部使用快速排序，时间复杂度为 O(k * logk)。m 个桶排序的时间复杂度就是 O(m * k * logk)，因为 k=n/m，所以整个桶排序的时间复杂度就是 O(n*log(n/m))。当桶的个数 m 接近数据个数 n 时，log(n/m) 就是一个非常小的常量，这个时候桶排序的时间复杂度接近 O(n)。即将数据分成m份并行进行排序。

桶排序能否替代我们之前讲的排序算法呢？

答案是不能。

首先，要排序的数据需要很容易就能划分成 m 个桶，并且，桶与桶之间有着天然的大小顺序。这样每个桶内的数据都排序完之后，桶与桶之间的数据不需要再进行排序。

其次，数据在各个桶之间的分布是比较均匀的。如果数据经过桶的划分之后，有些桶里的数据非常多，有些非常少，很不平均，那桶内数据排序的时间复杂度就不是常量级了。在极端情况下，如果数据都被划分到一个桶里，那就退化为 O(nlogn) 的排序算法了。

**桶排序比较适合用在外部排序中。**所谓的外部排序就是数据存储在外部磁盘中，数据量比较大，内存有限，无法将数据全部加载到内存中

2.计数排序

计数排序是桶排序的一种特殊情况。当要排序的 n 个数据，所处的范围并不大的时候，比如最大值是 k，我们就可以把数据划分成 k 个桶。每个桶内的数据值都是相同的，省掉了桶内排序的时间。（比如一个省高考有50万人，但分数范围是0分到满分900分。将分数分为901个桶，只需依次扫描每个桶依次输出到数组中就完成了排序）。我们可以用数组来代替桶，数组中的数为值为此下标的数的个数。计数排序代码：

计数排序代码：

// 计数排序，a是数组，n是数组大小。假设数组中存储的都是非负整数。
public void countingSort(int[] a, int n) {
  if (n <= 1) return;

  // 查找数组中数据的范围
  int max = a[0];
  for (int i = 1; i < n; ++i) {
    if (max < a[i]) {
      max = a[i];
    }
  }

  int[] c = new int[max + 1]; // 申请一个计数数组c，下标大小[0,max]
  for (int i = 0; i <= max; ++i) {
    c[i] = 0;
  }

  // 计算每个元素的个数，放入c中
  for (int i = 0; i < n; ++i) {
    c[a[i]]++;
  }

  // 依次累加
  for (int i = 1; i <= max; ++i) {
    c[i] = c[i-1] + c[i];
  }

  // 临时数组r，存储排序之后的结果
  int[] r = new int[n];
  // 计算排序的关键步骤，有点难理解
  for (int i = n - 1; i >= 0; --i) {
    int index = c[a[i]]-1;
    r[index] = a[i];
    c[a[i]]--;
  }

  // 将结果拷贝给a数组
  for (int i = 0; i < n; ++i) {
    a[i] = r[i];
  }
}

计数排序只能用在数据范围不大的场景中，如果数据范围 k 比要排序的数据 n 大很多，就不适合用计数排序了。而且，计数排序只能给非负整数排序，如果要排序的数据是其他类型的，要将其在不改变相对大小的情况下，转化为非负整数（整体加上一个整数）。如果要求数据精确到小数后一位，可以将所有数据先乘以10。

3.基数排序

假设我们有 10 万个手机号码，希望将这 10 万个手机号码从小到大排序，你有什么比较快速的排序方法呢？

手机号码有 11 位，范围太大，显然不适合用桶排序和计数排序这两种排序算法。

这个问题里有这样的规律：假设要比较两个手机号码 a，b 的大小，如果在前面几位中，a 手机号码已经比 b 手机号码大了，那后面的几位就不用看了。借助稳定排序算法，这里有一个巧妙的实现思路。还记得我们第 11 节中，在阐述排序算法的稳定性的时候举的订单的例子吗？我们这里也可以借助相同的处理思路，先按照最后一位来排序手机号码，然后，再按照倒数第二位重新排序，以此类推，最后按照第一位重新排序。经过 11 次排序之后，手机号码就都有序了。

注意：按照每位来排序要求排序算法是稳定的。

根据每一位来排序，我们可以用刚讲过的桶排序或者计数排序，它们的时间复杂度可以做到 O(n)。如果要排序的数据有 k 位，那我们就需要 k 次桶排序或者计数排序，总的时间复杂度是 O(k*n)。当 k 不大的时候，比如手机号码排序的例子，k 最大就是 11，所以基数排序的时间复杂度就近似于 O(n)。

当数据不是等长的，如单词，我们可以把所有单词补齐到相同的长度，位数不够的可以在后面补0（所有字母的ASCII码都大于零）。

基数排序对要排序的数据是有要求的，需要可以分割出独立的“位”来比较，而且位之间有递进的关系，如果 a 数据的高位比 b 数据大，那剩下的低位就不用比较了（高位要后于低位进行排序）。除此之外，每一位的数据范围不能太大，要可以用线性排序算法来排序，否则，基数排序的时间复杂度就无法做到 O(n) 了。

4.解答开篇

如何根据年龄给 100 万用户排序？

用计数排序，根据年龄给 100 万用户排序，就类似按照成绩给 50 万考生排序。我们假设年龄的范围最小 1 岁，最大不超过 120 岁。我们可以遍历这 100 万用户，根据年龄将其划分到这 120 个桶里，然后依次顺序遍历这 120 个桶中的元素。这样就得到了按照年龄排序的 100 万用户数据。

5.思考

我们今天讲的都是针对特殊数据的排序算法。实际上，还有很多看似是排序但又不需要使用排序算法就能处理的排序问题。

假设我们现在需要对 D，a，F，B，c，A，z 这个字符串进行排序，要求将其中所有小写字母都排在大写字母的前面，但小写字母内部和大写字母内部不要求有序。比如经过排序之后为 a，c，z，D，F，B，A，这个如何来实现呢？如果字符串中存储的不仅有大小写字母，还有数字。要将小写字母的放到前面，大写字母放在最后，数字放在中间，不用排序算法，又该怎么解决呢？

法1.利用快速排序的思想，遍历数组，大写从数组尾开始放，小写从数组头开始放。

法2.利用桶排序思想，弄小写，大写两个桶，遍历一遍，都放进去，然后再从桶中取出来就行了。相当于遍历了两遍，复杂度O(n)

6.参考

这个是我学习王争老师的《数据结构与算法之美》所做的笔记，王争老师是前谷歌工程师，该课程截止到目前已有87244人付费学习，质量不用多说。

截取了课程部分目录，课程结合实际应用场景，从概念开始层层剖析，由浅入深进行讲解。本人之前也学过许多数据结构与算法的课程，唯独王争老师的课给我一种茅塞顿开的感觉，强烈推荐大家购买学习。课程二维码我已放置在下方，大家想买的话可以扫码购买。

本人做的笔记并不全面，推荐大家扫码购买课程进行学习，而且课程非常便宜，学完后必有很大提高。