计数排序(Counting Sort)Java

常见的排序算法,例如:冒泡,选择,快速等等。他们都是基于比较实现的排序算法。最快的快速排序算法的时间复杂度为 O ( n l o g n ) O(nlogn) O(nlogn)。而计数排序是一种特殊的排序算法,它的时间复杂度为 O ( 3 n + k ) O(3n+k) O(3n+k),在数据较多数据范围较小的情况下,计数排序比快速排序的效率更高。与此同时,计数排序是稳定的,相同的数据相对顺序保持不变。

示例:待排序数组array为[98, 97, 96, 98, 95, 100, 96, 98, 100, 99]。
算法步骤:
1、找到最小值min,最大值max,得到数据的极差1range = max - min + 1。
2、创建计数数组count,大小为range。
3、顺序遍历原数组,索引为i,数据element = array[i],映射到count数组中索引为index = element - min,将count[index]加1。表示数组中的元素element的个数加1。
4、顺序遍历count数组,索引为i,计算count[i] = count[i - 1] + count[i]。
5、逆序遍历原数组array,索引为i,数据element = array[i],映射到count数组中索引为index = element - min,将count[index]减1后的数据为j,然后将element保存到结果数组(res)中的索引为j的位置。

演示视频如下:

计数排序

由此可以看出:算法共有四次循环,其中三次遍历原数组,时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n),若数据范围为k,则遍历count数组的时间复杂度为 O ( k ) O(k) O(k),故总的时间复杂度为 O ( 3 n + k ) O(3n+k) O(3n+k)。不计算输出数组的情况下,空间复杂度为 O ( k ) O(k) O(k)
可以发现,数据范围对计数排序的复杂度影响较大。因此当数据范围非常大的时候不宜使用此算法。

Java代码实现如下:

/**
 * 计数排序
 * 

创建日期:2020-06-05 11:56

* * @author PengHao */
public class CountSort { /** *

计数排序

*

时间复杂度为O(3n+k)

*

空间复杂度为O(k)

* * @param src 待排序数组 * @return 排好序的数组 */
public static int[] countSort(int[] src) { // 数组中的最小值 int min = src[0]; // 数组中的最大值 int max = src[0]; for (int value : src) { if (value < min) { min = value; } else if (value > max) { max = value; } } // 数组中的数据范围 int range = max - min + 1; // count[i]表示数组src中数据min + i的个数 int[] count = new int[range]; for (int value : src) { count[value - min]++; } // 累计,使得count[i]保存src中小于等于min + i的数据的个数 for (int i = 1; i < range; i++) { count[i] += count[i - 1]; } // 结果数组 int[] res = new int[src.length]; // 倒序遍历原数组,保持排序的稳定性 for (int i = src.length - 1; i >= 0; i--) { // 获取数据在count数组中的索引 int index = src[i] - min; // 个数减1 count[index]--; // 数据src[i]排序后的索引是count[index] res[count[index]] = src[i]; } return res; } }

代码没有进行安全检查,所以待排序数组不能为空,并且至少有1个元素。


  1. 数学中极差的定义为:range = max - min。 ↩︎

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