为什么要写这样滴一篇博客捏...因为一个新初一问了一道水题,结果就莫名其妙引起了战斗. 然后突然发现之前理解的桶排序并不是真正的桶排序,所以写一篇来区别下这三个十分相似的排序辣. 老年菜兔的觉醒!!! 记数排序 记数排序是一种很快的排序算法,但是要很多的空间. 具体的操作: 比如说给一个这样的数列:    6 9 3 2 3 5 我萌需要一个数组   a[i] 表示 数列中 数值为 i 的有多少个 这样 就可以 O(n) 处理出这个数组 read(x); a[x]++; 比如辣个栗子的a数组是这

目录 比较和非比较的区别 计数排序 计数排序适用数据范围 过程分析 桶排序 网络流传桶排序算法勘误 桶排序适用数据范围 过程分析 比较和非比较的区别 常见的快速排序.归并排序.堆排序.冒泡排序等属于比较排序.在排序的最终结果里,元素之间的次序依赖于它们之间的比较.每个数都必须和其他数进行比较,才能确定自己的位置. 在冒泡排序之类的排序中,问题规模为n,又因为需要比较n次,所以平均时间复杂度为O(n²).在归并排序.快速排序之类的排序中,问题规模通过分治法消减为logN次,所以时间复杂度平均O(n

计数排序引入 不难发现不论是冒泡排序还是插入排序,其排序方法都是通过对每一个数进行两两比较进行排序的,这种方法称为比较排序,实际上对每个数的两两比较严重影响了其效率,理论上比较排序时间复杂度的最低下限为nlog(n),即任何比较排序的时间复杂度将不会低于nlog(n),那么有没有方法能不经过数列比较就能使数列排序呢 ,她们的时间复杂度又是多少呢??? 计数排序就是一个非比较排序的算法,一如鱼与熊掌不可兼得,她使用了牺牲空间换时间的方法,使的时间复杂度可以达到Ο(n+k) 假设我们有一个数列arr

计数排序与桶排序python实现 计数排序 计数排序原理: 找到给定序列的最小值与最大值 创建一个长度为最大值-最小值+1的数组,初始化都为0 然后遍历原序列,并为数组中索引为当前值-最小值的值+1 此时数组中已经记录好每个值的数量,自然也就是有序的了 例如: 计数排序实现 下面为列表的计数排序 def count_sort(s): """计数排序""" # 找到最大最小值 min_num = min(s) max_num = max(s) #

(代码中对应一个数组的下标),将每个元素放入对应桶中,再将所有元素按顺序输出(代码中则按顺序将数组i下标输出arrary[i]次),即为{0,1,3,5,5,6,9}. 1.2  代码实现 /* *@author Calvin in http://blog.csdn.net/seu_calvin/article/details/54800413 *@date 2017/01/31 */ public class Order { private int[] bucket; private int[

1. 前言 算法为王. 想学好前端,先练好内功,只有内功深厚者,前端之路才会走得更远. 笔者写的 JavaScript 数据结构与算法之美 系列用的语言是 JavaScript ,旨在入门数据结构与算法和方便以后复习. 之所以把 计数排序.桶排序.基数排序 放在一起比较,是因为它们的平均时间复杂度都为 O(n). 因为这三个排序算法的时间复杂度是线性的,所以我们把这类排序算法叫作 线性排序(Linear sort). 之所以能做到线性的时间复杂度,主要原因是,这三个算法不是基于比较的排序算法,都

问题提出: 将以下数据: 6, 8, 2, 3, 4, 0, 9, 1, 5,1 按从小到达排列. 桶排序原理: 桶排序也叫计数排序,简单来说,就是将数据集里面所有元素按顺序列举出来,然后统计元素出现的次数.最后按顺序输出数据集里面的元素. 排序过程如下: 一.初始化桶的大小 把数据集里面每一个元素当作一个桶,由上面问题看出,原始数据范围在0--9之间,因此我就需要有10个桶,如下图 第一行为初始化计数为0,第二行为各个元素. 二.计数 接下来读入第一原始数据为6,则在下标为6的桶中增加1,如下

这是我们算法正式文章系列的最后一篇文章了,关于排序的知识我们学习了很多,包括常见的冒泡和快排,也学习过了不太常见的简单插入和希尔排序.既然今天这是最后一篇文章,也是排序相关的最后一篇,那我们就来轻松一些,再来学习两个非常简单的排序算法. 简单选择排序 首先是简单选择排序,它划分在了选择类排序下面,不过其实也可以看成是交换类的排序.因为它的核心代码中也是有交换操作的实现的.关于这个排序没有什么太多好说的,每次在遍历中找出最大或者最小的数据,然后将它放到相应的位置就可以了.我们先来看代码,然后再看图

文字部分为转载:http://hxraid.iteye.com/blog/647759 对N个关键字进行桶排序的时间复杂度分为两个部分: (1) 循环计算每个关键字的桶映射函数,这个时间复杂度是O(N). (2) 利用先进的比较排序算法对每个桶内的所有数据进行排序,其时间复杂度为  ∑ O(Ni*logNi) .其中Ni 为第i个桶的数据量. 很显然,第(2)部分是桶排序性能好坏的决定因素.尽量减少桶内数据的数量是提高效率的唯一办法(因为基于比较排序的最好平均时间复杂度只能达到O(N*logN)

前言 在比较排序的算法中,快速排序的性能最佳,时间复杂度是O(N*logN).因此,在使用比较排序时,时间复杂度的下限就是O(N*logN).而桶排序的时间复杂度是O(N+C),因为它的实现并不是基于比较实现的,而是基于映射函数实现的. 桶排序 桶排序工作的原理是将数组分到有限数量的桶子里.每个桶子再个别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序). 桶排序利用函数的映射关系,减少了几乎所有的比较工作.实际上,桶排序的f(k)值的计算,其作用就相当于快排中划分,已经把大量

算法说明 桶排序的逻辑其实特别好理解,它是一种纯粹的分而治之的排序方法. 举个例子简单说一下大家就知道精髓了. 假如对11,4,2,13,22,24,20 进行排序. 那么,我们将4和2放在一起,将11,13放在一起,将22,24,20放在一起.  然后将这三部分分别排序(可以根据实现情况任意选择排序方式,我的代码中使用的是快排),将子数组排序后,再顺序输出就是最终排序结果了(大概应该明白了,我们是根据数字大小进行分组的,故而顺序输出即可) 怎么样,很简单吧. 具体实现大家看代码就行,我实现的其

桶排序(Bucket sort)或所谓的箱排序,是一个排序算法,工作的原理是将数组分到有限数量的桶里.每个桶再个别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序).桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果.当要被排序的数组内的数值是均匀分配的时候,桶排序使用线性时间(Θ(n)).但桶排序并不是比较排序,他不受到O(n log n)下限的影响. 桶排序以下列程序进行: 设置一个定量的数组当作空桶子. 寻访序列,并且把项目一个一个放到对应的桶子去. 对每个不是空的桶子进行排序. 从不是空的

说基数排序之前,我们先说桶排序: 基本思想:是将阵列分到有限数量的桶子里.每个桶子再个别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递回方式继续使用桶排序进行排序).桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果.当要被排序的阵列内的数值是均匀分配的时候,桶排序使用线性时间(Θ(n)).但桶排序并不是 比较排序,他不受到 O(n log n) 下限的影响.          简单来说,就是把数据分组,放在一个个的桶中,然后对每个桶里面的在进行排序. 例如要对大小为[1..1000]范围内的n个整数A[1..n]排序 首

原创作品,可以转载,但是请标注出处地址:http://www.cnblogs.com/V1haoge/p/9045967.html 1.算法简介 桶排序可以算是最简单快速的排序算法了,只是限定条件要多一点,需要事先知晓待排序列的极限值或范围来准备足够的桶. 2.算法原理 桶排序的原理就是准备足够数量的有序桶(一般用数组实现),用标记待排序列的每个元素,用元素值对应桶下标,桶里的值代表的是元素对应的值出现的次数,有一次就在原值上加1(初始值为0).当将所有的待排序列中的元素遍历一遍后,将其全部标记

桶排序代码: import java.util.Arrays; /** * 桶排序 * 工作的原理是将数组分到有限数量的桶里 * 每个桶再分别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序) * 桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果.当要被排序的数组内的数值是均匀分配的时候,桶排序使用线性时间O(N) * 但桶排序并不是比较排序,它不受到O(n log n) 下限的影响 * * 时间复杂度: O(N+C),其中C=N*(logN-logM)<br /> * 空间复杂度:N+M,M

1.桶排序: 百度百科:桶排序 (Bucket sort)或所谓的箱排序,是一个排序算法,工作的原理是将数组分到有限数量的桶子里.每个桶子再个别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序).桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果.当要被排序的数组内的数值是均匀分配的时候,桶排序使用线性时间(Θ(n)).但桶排序并不是 比较排序,他不受到 O(n log n) 下限的影响. 代码实现如下: package Combat.com; import java.util.Arrays; i

桶排序算法也是一种可以以线性期望时间运行的算法,该算法的原理是将数组分到有限数量的桶里,每个桶再分别排序. 它的算法流程如下所示: 设置一个定量的数组当作空桶子. 寻访序列,并且把项目一个一个放到对应的桶子去. 对每个不是空的桶子进行排序. 从不是空的桶子里把项目再放回原来的序列中. 在桶排序输入的参数为正整数时,排序算法比较简单,如下所示: #!/usr/bin/env python # coding:utf-8 def bucketSort(nums): max_num = max(nums

算法,是永恒的技能,今天继续算法篇,将研究桶排序. 算法思想: 桶排序,其思想非常简单易懂,就是是将一个数据表分割成许多小数据集,每个数据集对应于一个新的集合(也就是所谓的桶bucket),然后每个bucket各自排序,或用不同的排序算法,或者递归的使用bucket sort算法,往往采用快速排序.是一个典型的divide-and-conquer分而治之的策略. 其中核心思想在于如何将原始待排序的数据划分到不同的桶中,也就是数据映射过程f(x)的定义,这个f(x)关乎桶数据的平衡性(各个桶内的数

比较和非比较的区别 常见的快速排序.归并排序.堆排序.冒泡排序等属于比较排序.在排序的最终结果里,元素之间的次序依赖于它们之间的比较.每个数都必须和其他数进行比较,才能确定自己的位置.比较排序的优势是,适用于各种规模的数据,也不在乎数据的分布,都能进行排序. 计数排序.基数排序.桶排序则属于非比较排序,通过确定每个元素之前,应该有多少个元素来排序.针对数组arr,计算arr[i]之前有多少个元素,则唯一确定了arr[i]在排序后数组中的位置.非比较排序只要确定每个元素之前的已有的元素个数即可,所

桶排序 (Bucket sort)或所谓的箱排序的原理是将数组分到有限数量的桶子里,然后对每个桶子再分别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排序),最后将各个桶中的数据有序的合并起来. 排序过程: 假设待排序的一组数统一的分布在一个范围中,并将这一范围划分成几个子范围,也就是桶 将待排序的一组数,分档规入这些子桶,并将桶中的数据进行排序 将各个桶中的数据有序的合并起来 动态实现 桶排序

本文由@呆代待殆原创,转载请注明出处. 简介:这个排序算法不属于比较排序,在平均情况下他的时间代价是O(n),并且它假设它的输入数据均匀的分布在一个固定的区间里. 思路:桶排序假设他的输入均匀的分布在一个固定的区间,并且它将这个区间划分成均匀的子区间,每个子区间称为一个桶,然后将输入的数据分别放到对应的桶里,再对每个桶中的数据进行单独的排序(或者对每个单独的桶再进行桶排序的递归调用,直到任何桶都只有一个数据),然后遍历输出每个桶里的数据就是最后的排序结果. 算法分析 平均时间复杂度:Θ(n) 空