【恋上数据结构】基数排序、桶排序、休眠排序

简介: 【恋上数据结构】基数排序、桶排序、休眠排序

我的《恋上数据结构》源码(第1季 + 第2季):https://github.com/szluyu99/Data_Structure_Note

经典的十大排序算法!
在这里插入图片描述

前言

请==务必==看一下这个:排序算法前置知识+代码环境准备

当上面的内容都准备好以后,那就开始基数排序吧!

基数排序

基数排序非常适合用于整数排序(尤其是非负整数),这里只介绍对非负整数进行基数排序。

执行流程:依次对个位数、十位数、百位数、千位数、万位数...进行排序(从低位到高位)
在这里插入图片描述

代码实现

个位数、十位数、百位数的取值范围都是固定的0~9,可以使用计数排序对它们进行排序。

package com.mj.sort;

public class RadixSort extends Sort<Integer> {

    @Override
    protected void sort() {
        // 找出最大值
        int max = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if (array[i] > max) {
                max = array[i];
            }
        }
        
        // 个位数: array[i] / 1 % 10 = 3
        // 十位数:array[i] / 10 % 10 = 9
        // 百位数:array[i] / 100 % 10 = 5
        // 千位数:array[i] / 1000 % 10 = ...

        for (int divider = 1; divider <= max; divider *= 10) {
            countingSort(divider);
        }
    }
    
    protected void countingSort(int divider) {
        // 开辟内存空间,存储次数
        int[] counts = new int[10];
        // 统计每个整数出现的次数
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            counts[array[i] / divider % 10]++;
        }
        // 累加次数
        for (int i = 1; i < counts.length; i++) {
            counts[i] += counts[i - 1];
        }
        
        // 从后往前遍历元素,将它放到有序数组中的合适位置
        int[] newArray = new int[array.length];
        for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--) {
            newArray[--counts[array[i] / divider % 10]] = array[i];
        }
        
        // 将有序数组赋值到array
        for (int i = 0; i < newArray.length; i++) {
            array[i] = newArray[i];
        }
    }
}

复杂度与稳定性

  • 最好、最坏、平均时间复杂度:O(d ∗ (n + k)) ,d 是最大值的位数,k 是进制
  • 空间复杂度:O(n + k),k 是进制
  • 基数排序属于稳定排序

基数排序-另一种思路

在这里插入图片描述

代码实现

在这里插入图片描述
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复杂度与稳定性

  • 空间复杂度是 O(kn + k) ,时间复杂度是 O(dn)
  • d 是最大值的位数,k 是进制

桶排序

执行流程:

  • ① 创建一定数量的桶(比如用数组、链表作为桶)
  • ② 按照一定的规则(不同类型的数据,规则不同),将序列中的元素均匀分配到对应的桶
  • ③ 分别对每个桶进行单独排序
  • ④ 将所有非空桶的元素合并成有序序列

元素在桶中的索引:元素值 * 元素数量
在这里插入图片描述

实现

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

复杂度与稳定性

  • 空间复杂度:O(n + m),m 是桶的数量
  • 时间复杂度:在这里插入图片描述

因此为 O(n + k),k 为 n ∗ logn − n ∗ logm

  • 桶排序属于稳定排序

"最强排序"-休眠排序

/**
 * 休眠排序
 */
public class SortThread extends Thread{
    public int value;
    public SortThread(int value) {
        this.value = value;
    }
    public void run(){
        try{
            Thread.sleep(value);
            System.out.println(value);
        }catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
    public static void main(String[] args) {
        int [] array = {10, 100, 50, 30, 60, 61, 64, 47,79, 59};
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            new SortThread(array[i]).start();
        }
        
    }
}
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