文章目录
- 算法思想
- 算法图解
- 代码实现
- 算法特点
- 算法思想
一提到排序,大多的思路都离不开数据之间的比较,今天分享一种不需要比较的排序思路
计数排序就是一个排序时不比较元素大小的排序算法
对一定范围内的整数排序的时候速度非常快,优于其他算法。同时局限性也比较大,只能对于整数进行排序,并且待排序元素分布较连续,跨度小的情况
如果一个数组里所有元素都是整数,且在0—k以内,那对于这个数组的每个元素来说,如果能知道数组里有多少项小于或等于该元素,就能准确地给出该元素在排序后的数组的位置
具体操作步骤
我们来看这个数组
对于这个数组,元素5之前有8个元素小于或等于5,包含5,因此排序后5所在的位置肯定是7
因此我们构造一个(5+1)大小的数组,里面存下所有对应A中每个元素之前的元素个数,就能在线性时间内完成排序
- 算法图解
升序图示:
接下来我们的操作是:初始化一个大小为(5+1)的计数数组,所有元素值为0,遍历整个数组,将原始数组中的每个元素值转化为计数数组的下标,并将计数数组下标对应的元素值大小+1
接下来我们开始遍历计数数组,然后对原数组进行操作
计数数组0位置的值是2,我们在原始数组的前两个位置放入0,放入一个值后,计数数组该位置的值就减1,原始数组索引向后移动准备存放下一个值
当计数数组的0位置元素值减为0时,计数数组索引向后移动指向下一个位置,如果下一个位置元素为0 ,即证明没有当前下标的元素,索引继续后移
每次在原始数组放进一个元素时,计数数组的某个位置的元素值都会减一,直到计数数组的值全为0时,排序已经完成
- 代码实现
在实际应用中,我们会同时找出数组中的max和min,主要为了节省空间。如果[1004,1020,1070]这样的数据要排序,是不需要建立1070+1这样的计数数组的,只需要长度为1070-1004+1=67的数组,就能囊括从最小到最大元素之间的所有元素了
如果待排序数组的元素值跨度太大了,就不要用计数排序了,太浪费空间了
我们看计数排序的代码:
import java.util.Arrays;
public class CountingSort {
public int[] sortArray(int[] nums){
if(nums.length==0)return nums;
//寻找最大值和最小值
//bias:偏移量,用于定位每个元素在计数数组中的下标位置
int bais,min=nums[0],max = nums[0];
for (int i = 1; i < nums.length ; i++) {
if(nums[i]>max)
max = nums[i];
if(nums[i]<min)
min = nums[i];
}
bais = 0-min;
//获得计数数组内容
int[] counterArray = new int[max-min+1];
Arrays.fill(counterArray,0);
//遍历整个数组,将原始数组每个元素转化为计数数组的下标
//并将计数数组下标对应的元素值大小进行累加
for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
counterArray[nums[i]+bais]++;
}
System.out.println("计数数组为");
PrintArray.print(counterArray);
System.out.println("-----------");
int index = 0;//访问原始数组的下标计数器
int i = 0;//访问计数数组的下标计数器
//开始访问计数数组,将计数数组的元素转换后,重新写回原始数组
while(index<nums.length){
//只要计数数组当前下标元素的值不是0,就将计数数组的元素转换后重新写回原始数组
if(counterArray[i]!=0){
nums[index] = i-bais;
counterArray[i]--;
index++;
}
else i++;
PrintArray.print(counterArray);
PrintArray.print(nums);
System.out.println("---------");
}
return nums;
}
public static void main(String[] args) {
int[] array = {2,5,3,0,2,3,0,3};
CountingSort countingSort = new CountingSort();
countingSort.sortArray(array);
}
}
class PrintArray{
public static void print(int[] nums){
System.out.println(Arrays.toString(nums));
}
}
结果:
- 算法特点
时间复杂度为O(n+k),空间复杂度为O(n),适合数据范围跨度较小的排序