排序算法-计数排序

文章目录

  • 基本思想
  • 计数排序的实现
  • 特性

基本思想

计数排序又称为鸽巢原理,是对哈希直接定址法的变形应用。 操作分为两步:
1.统计相同元素出现次数
2.根据统计的结果将序列回收到原来的序列中
其排序的流程图如下
排序算法-计数排序_第1张图片
当我们要进行排序时,因为下标是从小到大的,所以我们只需要遍历count数组,根据count数组中记录的元素出现次数把对应次数的下边重新填到待排数组中
排序算法-计数排序_第2张图片
这样就完成了排序的过程。
在刚刚的例子中我们按照count下标与待排数组值一一对应的方式建立映射关系,这种建立映射的方法称为绝对映射

而我们排序的数据范围是从0到5的数,那么如果我们要排列的数据范围是从10到15的数呢?
如果我们继续使用绝对映射建立映射关系,那么我们创建的count数组大小就为16,但是我们能够用到的只有下标为10-15的这一部分,前面的0-9的部分从来都不会使用,那就相当于浪费了这一部分空间,在一般情况下可能没什么问题,但是如果我们待排数据的数据范围很小,但是数据值都很大时,浪费的空间还是比较大的。为了优化这一问题,我们可以使用相对映射的方法。
排序算法-计数排序_第3张图片
这样一来我们就避免了不必要的空间浪费

计数排序的实现

下面是使用相对映射法实现的计数排序
排序算法-计数排序_第4张图片

特性

可以分析得到,在排序过程中,我们先遍历了一遍待排数组建立映射,然后又遍历了一遍count数组实现排序,所以其时间与空间复杂度为:

时间复杂度:O(N+range)
空间复杂度:O(range)

我们发现他们的时间复杂度其实不光取决于N,还与range有关,range小那么效率就高,range大效率就低,而range代表的就是数据的范围,也就是说,计数排序在对数据相对集中的数排序是效率是很高的,数据较为分散的数就没有那么好了。

并且该方法还有一个局限性:我们建立映射关系是使用数组的下标表示待排数组中出现的值,而数组的下标只能是整数,下标不能是小数,也不可能是字符,所以计数排序的一大局限性还在于它只适合排序整数,不适合浮点数,字符串等。

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