计数排序(Counting Sort)是一种稳定的线性时间排序算法。该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出。计数排序使用一个额外的数组,数组的下标对应待排序的数字。然后根据新数组的下标来获得正确的顺序。就像给每个位置按数字顺序做好标记,然后把对应数组放入其中,最后把下标打印出来即可。计数排序适合数量较少的整数排序,对于浮点不太适合。
- 找到待排序中最大和最小的元素;
- 新建一个计数数组,长度为最大与最小值的差值+1;
- 遍历待排序数组,将数字与计数数组下标对应,按出现次数做标记;做对应时为了减少数组长度,可以用下标减去最小值;
- 反向取出数据,按出现的次数逐个追加到输出数组中。
平均时间复杂度:O(n + k) 最佳时间复杂度:O(n + k) 最差时间复杂度:O(n + k) 空间复杂度:O(n + k)
public int[] countingSort1(int[] arr) {
int minValue = arr[0];
int maxValue = arr[0];
for (int item : arr) {
if (item > maxValue) {
maxValue = item;
}
if (item < minValue) {
minValue = item;
}
}
int realLen = maxValue - minValue + 1;
// 计数数组的长度在最大和最小差值+1
int[] counter = new int[realLen];
for (int item : arr) {
int idx = item - minValue;
// 下标增加1
counter[idx] += 1;
}
// 后一项记录前一项的值,这样得到排序位置
for (int i = 1; i < realLen; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 根据位置将计数数组内容添加到返回数组中
int[] output = new int[realLen];
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
int item = arr[i] - minValue;
// 根据当前项从计数数组得到新数组下标
int idx = counter[item] - 1;
// 给返回的下标赋值为当前项
output[idx] = item + minValue;
// 取出一项,计数数组则减少一项
counter[item] -= 1;
}
return output;
}
# 计数排序1
def counting_sort1(arr):
# 计算最大值与最小值
min_value = min(arr)
max_value = max(arr)
buckets = []
real_len = int(max_value - min_value + 1)
for i in range(real_len):
buckets.append(0)
# 计数数组的长度在最大和最小差值+1
l = len(arr)
for i in range(l):
# 把下标减去min值,以便减少计数数组的长度,同时可以支持负数,最小坐标为0
idx = int(arr[i] - min_value)
# 根据待排序项给对应下标的位置增加1个标记
buckets[idx] += 1
# print('idx, arr[i], buckets[idx]', idx, arr[i], buckets[idx])
output = []
# 遍历计数数组
for i in range(real_len):
val = buckets[i]
# 如果相同则取多次
for j in range(val):
output.append(i + min_value)
return output
// 计数排序2
func countingSort2(arr []int) []int {
var max = arr[0]
var min = arr[0]
arrLen := len(arr)
for i := 1; i < arrLen; i++ {
if arr[i] > max {
max = arr[i]
}
if arr[i] < min {
min = arr[i]
}
}
var output = make([]int, arrLen)
var countList = make([]int, max-min+1)
// 按每个数组项出现次数计数,从最小项的下标为0
for _, item := range arr {
// 当前前减去最小项得到下标,最后取出数据要还原
var idx = item - min
countList[idx]++
}
// 把上一项的值个数存入到当前项,相当于排序
for i := 1; i < len(countList); i++ {
countList[i] += countList[i-1]
}
// 按位置还原数据,下一个索引记录了上一个的坐标值
for i := 0; i < arrLen; i++ {
// 当前项来自原始数组减去-min
item := arr[i] - min
// 根据当前项从计数数组里找到目标位置
idx := countList[item] - 1
// 输出数据加上min进行还原
output[idx] = item + min
// 取出一项计数则减少一个
countList[item] -= 1
}
return output
}
// 计数排序标准版
function countingSort1(arr) {
// 计算最大值与最小值
const arrLen = arr.length
const min = Math.min.apply(null, arr)
const max = Math.max.apply(null, arr)
// 计数数组的长度在最大和最小差值+1
const countListLen = max - min + 1
const countList = Array(countListLen).fill(0)
for (let i = 0, l = arrLen; i < l; i++) {
// 把下标减去min值,可以支持负数
// 最小的数的坐标为0,以此累加
const idx = arr[i] - min
// 根据待排序项给对应下标的位置增加1个标记
countList[idx] += 1
}
// 将上一项的值添加到下一项中
for (let i = 1; i < countListLen; i++) {
countList[i] += countList[i - 1]
}
// 按位置还原数据,下一个索引记录了上一个的坐标值
const output = []
for (let i = 0; i < arrLen; i++) {
// 当前项来自原始数组减去-min
const item = arr[i] - min
// 根据当前项从计数数组里找到目标位置
const idx = countList[item] - 1
// 输出数据加上min进行还原
output[idx] = item + min
// 取出一项计数则减少一个
countList[item] -= 1
}
return output
}
// 计数排序
countingSort1(arr: Array<number>) {
const countList: number[] = []
// 计算最大值与最小值
const min = Math.min.apply(null, arr)
const max = Math.max.apply(null, arr)
// 计数数组的长度在最大和最小差值+1
countList.length = max - min + 1
for (var i = 0, l = arr.length; i < l; i++) {
// 把下标减去min值,以便减少计数数组的长度,同时可以支持负数,最小坐标为0
const idx = arr[i] - min
// 根据待排序项给对应下标的位置增加1个标记
if (!countList[idx]) {
countList[idx] = 1
} else {
// 多个相同的数字则需要多个标记
countList[idx] += 1
}
}
const output: number[] = []
// 遍历计数数组
countList.forEach((val, i) => {
// 下标若大于0,则取出来,如果相同则取多次
for (var j = 0; j < val; j++) {
if (val && val > 0) {
// 取出的值要+min还原
output.push(i + min)
}
}
})
return output
}
// 计数排序标准版,注意与桶排序区别
int *countingSort2(int arr[], int len)
{
int max = arr[0];
int min = arr[0];
for (int i = 1; i < len; i++)
{
if (arr[i] > max)
max = arr[i];
if (arr[i] < min)
min = arr[i];
}
int real_len = max - min + 1;
int count_list[real_len];
for (int i = 0; i < real_len; i++)
count_list[i] = 0;
for (int i = 0; i < len; i++)
count_list[arr[i] - min]++;
// 输出方式2. 把上一项的值个数存入到当前项,还原位置取出
for (int i = 1; i < real_len; i++)
{
count_list[i] += count_list[i - 1];
}
int *output = malloc(len * sizeof(int));
// 按位置还原数据,下一个索引记录了上一个的坐标值
for (int i = 0; i < len; i++)
{
// 当前项来自原始数组减去-min
int item = arr[i] - min;
// 根据当前项从计数数组里找到目标位置
int idx = count_list[item] - 1;
// 输出数据加上min进行还原
output[idx] = item + min;
// 取出一项计数则减少一个
count_list[item] -= 1;
}
return output;
}
基数排序与计数排序、桶排序都使用桶的概念来排序,其差异如下:
基数排序:根据数据的位数来分配桶,每一位对应一个桶,先将全部数据的位数按最大位数对齐,再根据位数上的值大小排列;
计数排序:根据最大最小差值设定若干桶,每个桶对应一个数值,将数据放入桶里并把值存入下一个桶,最后按索引顺序取出对应桶里的值;
桶排序:根据情况分为若干个桶,每个桶存储一定范围的数值,每个桶单独排序,最后按桶顺序取出数据;
计数排序算法源码:https://github.com/microwind/algorithms/tree/master/sorts/coutingsort