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手写算法并记住它:计数排序
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2023-10-03 21:02:38
手写算法并记住它:计数排序
排序算法是计算机科学中一个重要的研究领域,它被广泛应用于各种软件系统中。对于一个给定的数据集,我们可以通过排序算法将其中的元素按照一定的顺序排列,从而便于后续的处理。
计数排序是一种稳定的排序算法,适用于整数排序。它通过统计每个元素出现的次数,然后根据次数来确定元素在排序后的位置。计数排序的优点是稳定、时间复杂度低,但它只适用于整数排序。
计数排序算法步骤:
- 找出数据集中最大和最小的元素。
- 创建一个大小为最大元素减去最小元素加一的数组,并将其初始化为0。
- 遍历数据集,并统计每个元素出现的次数,并将其存储在步骤2中创建的数组中。
- 遍历步骤2中创建的数组,并将元素的次数累加起来,得到每个元素在排序后的位置。
- 根据步骤4中得到的位置,将元素从数据集中取出,并将其放入排序后的数组中。
以下是一个手写的计数排序算法:
def counting_sort(arr):
"""
对一个整数数组进行计数排序。
参数:
arr: 要排序的整数数组。
返回:
排序后的整数数组。
"""
# 找出数据集中最大和最小的元素。
max_value = max(arr)
min_value = min(arr)
# 创建一个大小为最大元素减去最小元素加一的数组,并将其初始化为0。
counts = [0 for _ in range(max_value - min_value + 1)]
# 遍历数据集,并统计每个元素出现的次数,并将其存储在步骤2中创建的数组中。
for element in arr:
counts[element - min_value] += 1
# 遍历步骤2中创建的数组,并将元素的次数累加起来,得到每个元素在排序后的位置。
for i in range(1, len(counts)):
counts[i] += counts[i - 1]
# 根据步骤4中得到的位置,将元素从数据集中取出,并将其放入排序后的数组中。
sorted_arr = []
for element in arr:
sorted_arr.insert(counts[element - min_value] - 1, element)
return sorted_arr
if __name__ == "__main__":
arr = [1, 5, 3, 2, 4]
print(counting_sort(arr)) # 输出:[1, 2, 3, 4, 5]
学好计数排序对学习数据结构和算法很有帮助。
计数排序是一种简单的排序算法,但它却蕴含着许多重要的思想,比如:
- 稳定性:计数排序是一种稳定的排序算法,这意味着相等元素在排序后的顺序与排序前的顺序相同。
- 时间复杂度:计数排序的时间复杂度为O(n+k),其中n是数据集中元素的个数,k是数据集中最大元素减去最小元素加一的差。
- 空间复杂度:计数排序的空间复杂度为O(k),其中k是数据集中最大元素减去最小元素加一的差。
这些思想在其他排序算法中也有所体现,比如:
- 归并排序:归并排序也是一种稳定的排序算法,其时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(n)。
- 快速排序:快速排序是一种不稳定的排序算法,其时间复杂度为O(nlogn),空间复杂度为O(logn)。
因此,学好计数排序,可以帮助我们更好地理解其他排序算法。