一、计数排序

概要:  

  时间复杂度O(n),空间复杂度O(k),k是输入序列的值的范围(最大值-最小值),是稳定的。计数排序一般用于已知输入值的范围相对较小,比如给公司员工的身高体重信息排序。

思路:

   输入数组A为{3,5,1,2,4,3},值的范围是1~5,所以创建5个桶,序号1,2,3,4,5。装桶时遍历一遍输入数组,A[0]=3,把它放到3号桶;A[1]=5,放到5号桶;1放到1号桶……最后3放到3号桶。现在三号桶的值为2,其他桶的值为1,再遍历一遍桶数组,按顺序把桶倒出,元素被倒出的顺序就是排序的顺序了。

Python实现:

  1. # coding:utf-8
  2. class CountingSort:
  3. def countingSort(self, A, m):
  4. result = []
  5. A_min = min(A)
  6. A_max = max(A)
  7. buckets_len = A_max - A_min + 1
  8. buckets = [0] * buckets_len # 创建桶
  9. # 装桶
  10. for n in A:
  11. buckets[n-A_min] += 1
  12. # 桶倒出
  13. for i in xrange(buckets_len):
  14. value = i + A_min
  15. n = buckets[i]
  16. result += [value] * n
  17. return result
  18.  
  19. l = [54, 35, 48, 36, 27, 12, 44, 44, 8, 14, 26, 17, 28]
  20. print CountingSort().countingSort(l, len(l))

二、基数排序

思路:

  首先准备0号桶~9号桶:

    

  根据个位上的数值选择几号桶,后再将数字依次倒出桶:

      

  根据序列的顺序十位上的数值选择几号桶,后再将数字依次倒出桶:

      

  根据序列的顺序百位上的数值选择几号桶,后再将数字依次倒出桶,最后一次倒出桶的顺序就是排序的顺序:

      

Python实现:

  1. # -*- coding:utf-8 -*-
  2.  
  3. class RadixSort:
  4. def radixSort(self, A, n):
  5. order_array = A
  6. buckets = [[] for i in xrange(10)] # 生成桶
  7. radix = 1 # 基数为1代表个位
  8. max_radix = 10 ** len(str(max(order_array))) # 这些数的最大位
  9. while radix < max_radix:
  10. for n in order_array:
  11. digit = (n / radix) % 10 # 个位、十位、百位...
  12. buckets[digit].insert(0, n) # 将数字添加到桶中
  13.  
  14. i = 0
  15. for pour_nums in buckets:
  16. while pour_nums:
  17. order_array[i] = pour_nums.pop()
  18. i += 1
  19. radix *= 10
  20. return order_array
  21.  
  22. l = [54, 35, 48, 36, 27, 12, 44, 44, 8, 14, 26, 17, 28]
  23. print RadixSort().radixSort(l, len(l))

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