排序算法之——桶排序

这是本人的第一篇随笔,为的是分享学习经验,和大家讨论一些算法,以便取得些许进步,也是对学习的总结。

话不多说,下面我会用图文的方式向各位介绍桶排序。

1、主要思想:

  桶排序的大体思路就是先将数组分到有限个桶中,再对每个桶中的数据进行排序,可以说是鸽巢排序的一种归纳结果(对每个桶中数据的排序可以是桶排序的递归,或其他算法,在桶中数据较少的时候用插入排序最为理想)。

2、算法效率:

  对N个数据进行桶排序的时间复杂度分为两部分:

  1、对每一个数据进行映射函数的计算(映射函数确定了数据将被分到哪个桶),时间复杂度为O(N)。

  2、对桶内数据的排序,时间复杂度为∑ O(Ni*logNi) ,其中Ni 为第i个桶的数据量。

  对于N个待排数据,M个桶,平均每个桶[N/M]个数据的桶排序平均时间复杂度为:O(N)+O(M*(N/M)*log(N/M))=O(N+N*(logN-logM))=O(N+N*logN-N*logM),当N=M时,即极限情况下每个桶只有一个数据时。桶排序的最好效率能够达到O(N)。

  对于相同数量的数据,桶的数量越多,数据分散得越平均,桶排序的效率越高,可以说,桶排序的效率是空间的牺牲换来的。

3、算法分析:

①初始化桶:

  桶排序中的桶其实是一组指向指针的指针,有点类似于哈希表中的链地址法,与之不同的是桶本身也是结构体(图1是链地址法,图2为初始化后的桶)

  

②将数据放入相应的桶的同时对该桶排序:

  遍历数据,根据映射函数对数据进行计算,下图的映射函数为N/10(N是当前数据),确定了桶之后,将数据在桶中采用直接插入法。下图为对数组a的桶排序。

  (上图中key是桶中数据个数)

  以25和23为例,25/10=2,确定25的位置在第二个桶,此时桶2还没有元素,所以直接插入,23/10=2,确定在第二个桶,此时桶2的key不为0,23<25将23插入25之前,其他的类似。

③按按照桶的顺序将元素输出:

  按上图中的情况,排序后的顺序就为:10 23 25 26 30 41 43

4、代码展示(C语言):

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
typedef struct node{
    int key;
    struct node* next;
}KeyNode;
void bucket_sort(int keys[],int size,int bucket_size);
int main()
{
    int a[]={11,11,9,21,14,55,77,99,53,25};
    int size=sizeof(a)/sizeof(a[0]);
    bucket_sort(a,size,10);
    return 0;
}
void bucket_sort(int keys[],int size,int bucket_size)
{
    KeyNode **bucket_table=(KeyNode**)malloc(bucket_size*sizeof(KeyNode*));
    for(int i=0;i<bucket_size;i++){    //初始化桶
        bucket_table[i]=(KeyNode*)malloc(sizeof(KeyNode));
        bucket_table[i]->key=0;
        bucket_table[i]->next=NULL;
    }
    for(int i=0;i<size;i++){
        KeyNode* node=(KeyNode*)malloc(sizeof(KeyNode));
        node->key=keys[i];
        node->next=NULL;
        int index=keys[i]/10;//给数据分类的方法(关系到排序速度,很重要)
        KeyNode *p=bucket_table[index];
        if(p->key==0){
            p->next=node;
            p->key++;
        }            
        else{
            while(p->next!=NULL&&p->next->key<=node->key){//=的时候后来的元素会排在后面
                p=p->next;
            }
            node->next=p->next;
            p->next=node;
            (bucket_table[index]->key)++;
        }
    }
    KeyNode* k=NULL;
    for(int i=0;i<bucket_size;i++){
        for(k=bucket_table[i]->next;k!=NULL;k=k->next){
            printf("%d ",k->key);
        }    
    }
}

原文地址:https://www.cnblogs.com/Unicron/p/9461075.html

时间: 2024-10-29 21:22:24

排序算法之——桶排序的相关文章

最快最简单的排序算法:桶排序

在我们生活的这个世界中到处都是被排序过的.站队的时候会按照身高排序,考试的名次需要按照分数排序,网上购物的时候会按照价格排序,电子邮箱中的邮件按照时间排序……总之很多东西都需要排序,可以说排序是无处不在.现在我们举个具体的例子来介绍一下排序算法. 首先出场的我们的主人公小哼,上面这个可爱的娃就是啦.期末考试完了老师要将同学们的分数按照从高到低排序.小哼的班上只有5个同学,这5个同学分别考了5分.3分.5分.2分和8分,哎考的真是惨不忍睹(满分是10分).接下来将分数进行从大到小排序,排序后是8

排序算法下——桶排序、计数排序和基数排序

桶排序.计数排序和基数排序这三种算法的时间复杂度都为 $O(n)$,因此,它们也被叫作线性排序(Linear Sort).之所以能做到线性,是因为这三个算法是非基于比较的排序算法,都不涉及元素之间的比较操作. 1. 桶排序(Bucket Sort)? 1.1. 桶排序原理 桶排序,顾名思义,要用到"桶".核心思想是将要排序的数据分到几个有序的桶里,每个桶的数据再单独进行排序.桶内排完序后,再把每个桶里的数据按照顺序依次取出,组成的序列就是有序的了. 1.2. 桶排序的时间复杂度分析 如

排序算法 之 桶排序

桶排序是一种效率很高的排序算法,它的时间复杂度为O(n),但桶排序有一定的限制,只有当待排序序列的元素为0到某一确定取值范围的整数时才适用,典型的例子比如成绩的排序等. 算法思想: 设待排序序列的元素取值范围为0到m,则我们新建一个大小为m+1的临时数组并把初始值都设为0,遍历待排序序列,把待排序序列中元素的值作为临时数组的下标,找出临时数组中对应该下标的元素使之+1:然后遍历临时数组,把临时数组中元素大于0的下标作为值按次序依次填入待排序数组,元素的值作为重复填入该下标的次数,遍历完成则排序结

排序算法之桶排序

一.原理 桶排序是计数排序的升级版,如果计数排序中数的范围比较大呢?之前的计数排序数字范围是1-200,假如1-20000呢?利用桶排序就可以对其进行优化. 步骤: (1)将元素分在不同的桶中 (2)在对每一个桶中的元素进行排序 桶排序的的快慢取决于数据的分布: 当输入的数据可以均匀的分配到每一个桶中,排序最快 当输入的数据被分配到了同一个桶中,排序最慢 关键点: 每一个桶中有多少个数 每一个数应该放到哪一个桶中 二.实现 def binSort(li,min_num,max_num,bin_n

经典排序算法 - 鸽巢排序Pigeonhole sort

经典排序算法 - 鸽巢排序Pigeonhole sort 原理类似桶排序,同样需要一个很大的鸽巢[桶排序里管这个叫桶,名字无所谓了] 鸽巢其实就是数组啦,数组的索引位置就表示值,该索引位置的值表示出现次数,如果全部为1次或0次那就是桶排序 例如 var pigeonHole = new int[100]; pigeonHole[0]的值表示0的出现次数... pigeonHole[1]的值表示1的出现次数... pigeonHole[2]的值表示2的出现次数... 参考http://hi.bai

排序算法之希尔排序

文章转载自http://www.cnblogs.com/chengxiao/ 希尔排序是希尔(Donald Shell)于1959年提出的一种排序算法.希尔排序也是一种插入排序,它是简单插入排序经过改进之后的一个更高效的版本,也称为缩小增量排序,同时该算法是冲破O(n2)的第一批算法之一.本文会以图解的方式详细介绍希尔排序的基本思想及其代码实现. 希尔排序是把记录按下标的一定增量分组,对每组使用直接插入排序算法排序:随着增量逐渐减少,每组包含的关键词越来越多,当增量减至1时,整个文件恰被分成一组

Java常见排序算法之Shell排序

在学习算法的过程中,我们难免会接触很多和排序相关的算法.总而言之,对于任何编程人员来说,基本的排序算法是必须要掌握的. 从今天开始,我们将要进行基本的排序算法的讲解.Are you ready?Let‘s go~~~ 1.排序算法的基本概念的讲解 时间复杂度:需要排序的的关键字的比较次数和相应的移动的次数. 空间复杂度:分析需要多少辅助的内存. 稳定性:如果记录两个关键字的A和B它们的值相等,经过排序后它们相对的位置没有发生交换,那么我们称这个排序算法是稳定的. 否则我们称这个排序算法是不稳定的

数据结构排序算法之选择排序

今天继续介绍一种排序算法:选择排序. 选择排序的基本思想就是从待排序列中选择出最小的,然后将被选出元素和序列的第一个元素互换位置(当前默认是升序排列),则互换完成后第一个元素就是整个序列的最小的元素,则一次选择排序结束.然后我们从剩下的子序列中选择出最小的,然后将该被选出来的元素和该子序列的第一个元素(即整个序列的第二个元素)互换位置,则当前整个序列的第二个元素就是当前序列中的次最小值,第二次选择排序结束.以此类推,直到该待排序列只剩下一个元素后,则整个序列有序. 具体过程如下图所示: 下面就不

排序算法之选择排序

一. 算法描述 选择排序:在一个长度为N的无序数组中,在第一趟遍历N个数据,找出其中最小的数值与第一个元素交换,第二趟遍历剩下的N-1个数据,找出其中最小的数值与第二个元素交换......第N-1趟遍历剩下的2个数据,找出其中最小的数值与第N-1个元素交换,至此选择排序完成. 二. 算法分析 平均时间复杂度:O(n2) 空间复杂度:O(1)  (用于交换和记录索引) 稳定性:不稳定 (比如序列[5, 5, 3]第一趟就将第一个[5]与[3]交换,导致第一个5挪动到第二个5后面) 三. 算法实现