8-算法-计数排序

桃扇骨 2022-09-04 15:52 99阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  计数排序
 *   *  1. 动图演示
     *  2. JavaScript 代码实现
     *  3. Python 代码实现
     *  4. Go 代码实现
     *  5. Java 代码实现
     *  6. PHP 代码实现
 *  十大排序算法
 *   *  关于时间复杂度
     *  各个算法的实现

# 计数排序 #

计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。

## 1. 动图演示 ##

![动图演示][7b02b140f5bae6c9a510ae7fa375d89b.gif]

## 2. JavaScript 代码实现 ##

## 3. Python 代码实现 ##

def countingSort(arr, maxValue):
        bucketLen = maxValue+1
        bucket = [0]*bucketLen
        sortedIndex =0
        arrLen = len(arr)
        for i in range(arrLen):
            if not bucket[arr[i]]:
                bucket[arr[i]]=0
            bucket[arr[i]]+=1
        for j in range(bucketLen):
            while bucket[j]>0:
                arr[sortedIndex] = j
                sortedIndex+=1
                bucket[j]-=1
        return arr

## 4. Go 代码实现 ##

func countingSort(arr []int, maxValue int) []int { 
    	bucketLen := maxValue + 1
    	bucket := make([]int, bucketLen) // 初始为0的数组
    
    	sortedIndex := 0
    	length := len(arr)
    
    	for i := 0; i < length; i++ { 
    		bucket[arr[i]] += 1
    	}
    
    	for j := 0; j < bucketLen; j++ { 
    		for bucket[j] > 0 { 
    			arr[sortedIndex] = j
    			sortedIndex += 1
    			bucket[j] -= 1
    		}
    	}
    
    	return arr
    }

## 5. Java 代码实现 ##

public class CountingSort implements IArraySort { 
    
        @Override
        public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { 
            // 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容
            int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
    
            int maxValue = getMaxValue(arr);
    
            return countingSort(arr, maxValue);
        }
    
        private int[] countingSort(int[] arr, int maxValue) { 
            int bucketLen = maxValue + 1;
            int[] bucket = new int[bucketLen];
    
            for (int value : arr) { 
                bucket[value]++;
            }
    
            int sortedIndex = 0;
            for (int j = 0; j < bucketLen; j++) { 
                while (bucket[j] > 0) { 
                    arr[sortedIndex++] = j;
                    bucket[j]--;
                }
            }
            return arr;
        }
    
        private int getMaxValue(int[] arr) { 
            int maxValue = arr[0];
            for (int value : arr) { 
                if (maxValue < value) { 
                    maxValue = value;
                }
            }
            return maxValue;
        }
    
    }

## 6. PHP 代码实现 ##

# 十大排序算法 #

排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。

排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括：

![img][]

## 关于时间复杂度 ##

平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。

线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序；

O(n1+§)) 排序，§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序

线性阶 (O(n)) 排序 基数排序，此外还有桶、箱排序。

关于稳定性

稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。

不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。

名词解释：

*  n：数据规模
 *  k："桶"的个数
 *  In-place：占用常数内存，不占用额外内存
 *  Out-place：占用额外内存
 *  稳定性：排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同

## 各个算法的实现 ##

[1-冒泡排序][1-]

[2-选择排序][2-]

[3-算法-插入排序][3-_-]

[4-算法-希尔排序][4-_-]

[5-算法-归并排序][5-_-]

[6-算法-归并排序][6-_-]

[7-算法-堆排序][7-_-]

[8-算法-计数排序][8-_-]

[9-算法-桶排序][9-_-]

[10-基数排序][10-]

[7b02b140f5bae6c9a510ae7fa375d89b.gif]: /images/20220829/b3b23f172bf34854a0b79c45e83fc94f.png
[img]: /images/20220829/357dacd8748e463c97bdadd0b6f26a9a.png
[1-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119711977
[2-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119711999
[3-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712005
[4-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712017
[5-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712030
[6-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712042
[7-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712058
[8-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712062
[9-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712072
[10-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712108