Hark的数据结构与算法练习之珠排序
---恢复内容开始---
算法说明
珠排序是分布排序的一种。
说实在的,这个排序看起来特别的巧妙,同时也特别好理解,不过不太容易写成代码,哈哈。
这里其实分析的特别好了,我就不画蛇添足啦。 大家看一下这个分析,特别特别简单的。
然后我对于下面的代码做一下描述:
1、找到数组的最大值(20-23行代码)
2、创建珠排序的容器,并且进行初始化(28-34行代码)
3、进行排序(39-44行代码),这里是珠排序的核心,也不太好解释,所以还是举例子啦。
例如排序的数组是int[] arr = { 2, 3, 4, 2, 7, 4, 1, 2, 3, 8 };
那么,通过代码我们发现,第一层循环的是arr数组,第二层循环的其实是arr数组中的值。那么
当i=0;num=2时,有:
j=0时,grid[0][0] = '*';
j=1时,grid[0][1] = '*';
接着
当i=1;num=3时,有:
j=0时,grid[1][0] = '*';
j=1时,grid[1][1] = '*';
j=2时,grid[0][2] = '*';
注意啦,j=0和1时,levelcount[j]都是为1的。 而j=2时,levelcount[j]为0.
继续……
当i=2;num=4时,有:
j=0时,grid[2][0]='*';
j=1时,grid[2][1]='*';
j=2时,grid[1][2] = '*';
j=3时,grid[0][3] = '*'
...
....
.....
以此类推,最终得出最终排序的结果
再次感叹,这种排序真的很巧妙啊。
当然啦,这种排序主要应用于数不大的数组中, 例如学习成绩之类的。
代码
使用的是java
说实在的,代码是从这里copy的。写起来比较蛋疼,所以我就没有写,给这个代码中添加了注释。
package hark.sort.distributionsort; /*
* 珠排序
*/
public class BeadSort {
public static void main(String[] args) {
BeadSort now = new BeadSort();
int[] arr = { 5, 9, 6, 2, 7, 4, 1, 2, 3, 8 };
System.out.print("Unsorted: ");
now.display1D(arr); int[] sort = now.beadSort(arr);
System.out.print("Sorted: ");
now.display1D(sort);
} int[] beadSort(int[] arr) {
// 寻找数组最大值
int max = 0;
for (int i = 0; i < arr.length; i++)
if (arr[i] > max)
max = arr[i]; // 创建空的排序数组
// 即将grid中所有元素设为_
// 将levelcount所有元素设为0
char[][] grid = new char[arr.length][max];
int[] levelcount = new int[max];
for (int i = 0; i < max; i++) {
levelcount[i] = 0;
for (int j = 0; j < arr.length; j++)
grid[j][i] = '_';
} // 珠排序的核心其实在这段代码,比较巧妙
// 其实大家把值代入试一下就有感觉了
// 注意一下levelcount这个数组,这个数组用来存储多维数组grid中,*的最小索引
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
int num = arr[i];
for (int j = 0; num > 0; j++) {
grid[levelcount[j]++][j] = '*';
num--;
}
}
System.out.println();
display2D(grid); //在这里对于二维数组进行统计(计算*的数量)。 *的数量,即是当前索引数字的大小
int[] sorted = new int[arr.length];
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
int putt = 0;
for (int j = 0; j < max && grid[arr.length - 1 - i][j] == '*'; j++)
putt++;
sorted[i] = putt;
} return sorted;
} void display1D(int[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length; i++)
System.out.print(arr[i] + " ");
System.out.println();
} void display1D(char[] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length; i++)
System.out.print(arr[i] + " ");
System.out.println();
} void display2D(char[][] arr) {
for (int i = 0; i < arr.length; i++)
display1D(arr[i]);
System.out.println();
}
}
时间复杂度和空间复杂度都是O(n*m) ,n是数组大小,m是最大值大小。 当然啦,m其实是可以省掉的,省掉就是O(n)啦
参考
http://rosettacode.org/wiki/Sorting_algorithms/Bead_sort#Java
http://www.cnblogs.com/kkun/archive/2011/11/23/2260301.html
---恢复内容结束---
Hark的数据结构与算法练习之珠排序的更多相关文章
- Hark的数据结构与算法练习之锦标赛排序
算法说明 锦标赛排序是选择排序的一种. 实际上堆排序是锦标赛排序的优化版本,它们时间复杂度都是O(nlog2n),不同之处是堆排序的空间复杂度(O(1))远远低于锦标赛的空间复杂度(O(2n-1)) ...
- Hark的数据结构与算法练习之圈排序
算法说明 圈排序是选择排序的一种.其实感觉和快排有一点点像,但根本不同之处就是丫的移动的是当前数字,而不像快排一样移动的是其它数字.根据比较移动到不需要移动时,就代表一圈结束.最终要进行n-1圈的比较 ...
- Hark的数据结构与算法练习之Bogo排序
算法说明 Bogo排序是交换排序的一种,它是一种随机排序,也是一种没有使用意义的排序,同样也是一种我觉得很好玩的排序. 举个形象的例子,你手头有一副乱序的扑克牌,然后往天上不停的扔,那么有一定机率会变 ...
- Hark的数据结构与算法练习之梳排序
算法说明梳排序是交换排序的一种,它其实也是改自冒泡排序,不同之处是冒泡排序的比较步长恒定为1,而梳排序的比较步长是变化的. 步长需要循环以数组长度除以1.3,到最后大于等于1即可. 光说可能比较抽象, ...
- Hark的数据结构与算法练习之奇偶排序
算法说明 奇偶排序又叫奇偶换位排序,砖排序.它是一种交换排序,也是冒泡的一个变种 顾名思义,奇偶排序,其实就是先循环奇数位,然后将奇数位与偶数位比较计算. 然后再循环偶数位,再和奇数位比较运算.看一下 ...
- Hark的数据结构与算法练习之鸡尾酒排序
算法说明 鸡尾酒排序又叫定向冒泡排序,鸡尾酒搅拌排序,搅拌排序,涟漪排序,回来排序,快乐小时排序. 鸡尾酒排序是交换排序的一种,它是冒泡排序的一个轻微的变种.冒泡是从低向高比较排序,鸡尾酒从低向高,从 ...
- Hark的数据结构与算法练习之煎饼排序
算法说明 假设煎锅里边有N个煎饼摞在了一起,它们大小不一并且顺序不一致,我们需要通过拿铲子将它们不停的翻个,进行排序,最终得到一个底下是大的煎饼,上边是小的煎饼的序列.这个排序的过程就是煎饼排序. 这 ...
- Hark的数据结构与算法练习之图书馆排序
算法说明 图书馆排序是插入排序的变种,典型的以空间换时间的一种方法.我个人感觉这种思路可以学习借鉴,但直接使用的场景应该不大. 我们知道,真正的插入排序通常往前边插入元素后,我们要把后边所有的元素后移 ...
- Hark的数据结构与算法练习之耐心排序
算法说明 耐心排序是插入排序的一种,至少wikipedia是这么分的. 话说我明白这个算法的实现思路了,但是不明白这么做的意义何在? 如果明白的朋友帮忙留个言说一下,以后如果我明白的话,我会来修改这个 ...
随机推荐
- linux下面覆盖文件,如何实现直接覆盖,不提示
转自:http://w-tingsheng.blog.163.com/blog/static/2505603420124309130528/ cp覆盖时,无论加什么参数-f之类的还是提示是否覆盖,当文 ...
- 你无法修改 Git 的历史记录
转自:http://www.oschina.net/news/26241/you-can-not-change-git-history 有时候使用Git工作得小心翼翼,特别是涉及到一些高级操作,例如 ...
- sh脚本学习之: sh脚本 、sed、awk
sh脚本 sh命令的批处理文件,支持更复杂的逻辑. Shell中的变量 参数 $0 当前脚本路径 $1....$n 脚本执行对应的第n个参数 条件判断 文件判断 test [op] path e存在 ...
- thinkphp中where方法
今天来给大家讲下查询最常用但也是最复杂的where方法,where方法也属于模型类的连贯操作方法之一,主要用于查询和操作条件的设置.where方法的用法是ThinkPHP查询语言的精髓,也是Think ...
- [Unity3D]图形渲染优化、渲染管线优化、图形性能优化
原地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b6cb9500101dmh0.html 转载请留下本文原始链接,谢谢.本文会不定期更新维护,最近更新于2013.11.09 ...
- MYSQL注入天书之HTTP头部介绍
Background-5 HTTP头部介绍 在利用抓包工具进行抓包的时候,我们能看到很多的项,下面详细讲解每一项. HTTP头部详解 1. Accept:告诉WEB服务器自己接受什么介质类型,*/* ...
- NYOJ 106背包问题
http://acm.nyist.net/JudgeOnline/problem.php?pid=106 背包问题 时间限制:3000 ms | 内存限制:65535 KB 难度:3 描述 现 ...
- [Android界面] 如何 去掉dialog的黑色背景和边框 DEMO
android系统的默认对话框是黑色背景,白色边框的样式,对于android系统来说是相当漂亮的,可是与自己的项目风格不搭,所以只好想办法重写他的样式了,当然dialog是支持样式重写的 使用new ...
- [转]Spring的IOC原理[通俗解释一下]
1. IoC理论的背景我们都知道,在采用面向对象方法设计的软件系统中,它的底层实现都是由N个对象组成的,所有的对象通过彼此的合作,最终实现系统的业务逻辑. 图1:软件系统中耦合的对象 如果我们打开机械 ...
- css定位左移动多少距离
.main .logo { padding-left:82px; } 说明: .main .logo这个标签的路径离边框的距离是82Px