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手写算法并记住它:计数排序

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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:

  1. 找出数据集中最大和最小的元素。
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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。