排序算法:非比较排序(计数排序)

简介: 排序算法:非比较排序(计数排序)

1.计数排序

在之前我们接触到的排序算法都是通过两数比较,按需排序,那么本期就来见识一下不需要进行比较就可以排序的一种新的排序算法:计数排序

1.1基本逻辑:

1. 统计一组数组中每个数据出现的次数

2. 根据统计出的次数进行归位

有一组数据,还有一个统计次数的数组CountA(默认里面都是0),在这组数据中从头开始遍历,假设这组数据的第一个元素为6,那么就需要CountA中下标为6的元素加一,依次类推,直到遍历完整个数据。

统计出每个数据出现的次数,将不为0的数据按照出现的次数依次拷贝至原数组,这样子就完成了排序。

那么这里就存在一个问题,不是每一次排序都是10以内的数据,那么如果是100~109之间的数据进行排序,我们对应是不是也要开0~109这么大的数组然后只使用100~109这个区间进行数据的统计,这样子也是可以的,但是太浪费空间,所以我们可以进行改进。

1.2改进逻辑:

先找出整个数据中的最大值和最小值,求出它们的差值,也就是范围大小,然后创建一个统计次数的数组CountA,将里面的值都置为0,然后就到了统计次数,在统计出现次数时需要将他原来的值减去最小值,然后在创建的数组CountA里面找对应的下标,依次类推,在遍历完整个数据之后,就需要按照对应次数将数据拷贝至原数组,从CountA中往回拷贝时通过对ConutA中下标加上最小值然后拷贝至原数组,这样子即可完成排序。

代码演示:
//非比较排序
//计数排序
void CountSort(int* a, int n)
{
  //找出最大值和最小值
  int min = a[0], max = a[0];
  for (int i = 0; i < n; i++)
  {
    if (a[i] < min)
    {
      min = a[i];
    }
    if (a[i] > max)
    {
      max = a[i];
    }
  }
  //计算出范围
  int range = max - min + 1;
  //开辟空间
  int* CountA = (int*)malloc(sizeof(int) * range);
  if (CountA == NULL)
  {
    perror("CountA malloc fial");
    exit(-1);
  }
  memset(CountA, 0, sizeof(int) * range);
  //统计次数
  for (int i = 0; i < n; i++)
  {
    CountA[a[i] - min]++;
  }
  //排序
  int k = 0;
  for (int j = 0; j < range; j++)
  {
    //根据出现的次数拷贝几次
    while (CountA[j]--)
    {
      a[k++] = j + min;
    }
  }
}
测试代码:
void TestCountSort()
{
  int a[] = { 6,1,6,8,5,8,5,4,2,1 };
  PrintArry(a, sizeof(a) / sizeof(int));
  CountSort(a, sizeof(a) / sizeof(int));
  PrintArry(a, sizeof(a) / sizeof(int));
}
int main()
{
  TestCountSort();
  return 0;
}

1.3计数排序的缺陷:

1. 依赖数据范围,适用于范围集中的数组。

2. 只能用于整形。

2.特点总结

1. 计数排序在数据范围集中时,效率很高,但是适用范围及场景有限。

2. 时间复杂度:O(MAX(N,range))  (N和range谁大就是谁)

3. 空间复杂度:O(range)

4. 稳定性:稳定

 

朋友们、伙计们,美好的时光总是短暂的,我们本期的的分享就到此结束,最后看完别忘了留下你们弥足珍贵的三连喔,感谢大家的支持!

目录
相关文章
|
5月前
|
算法
【算法】二分查找——在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
【算法】二分查找——在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置
|
2月前
|
搜索推荐 算法 C语言
【排序算法】八大排序(下)(c语言实现)(附源码)
本文继续学习并实现了八大排序算法中的后四种:堆排序、快速排序、归并排序和计数排序。详细介绍了每种排序算法的原理、步骤和代码实现,并通过测试数据展示了它们的性能表现。堆排序利用堆的特性进行排序,快速排序通过递归和多种划分方法实现高效排序,归并排序通过分治法将问题分解后再合并,计数排序则通过统计每个元素的出现次数实现非比较排序。最后,文章还对比了这些排序算法在处理一百万个整形数据时的运行时间,帮助读者了解不同算法的优劣。
142 7
|
2月前
|
搜索推荐 算法 C语言
【排序算法】八大排序(上)(c语言实现)(附源码)
本文介绍了四种常见的排序算法:冒泡排序、选择排序、插入排序和希尔排序。通过具体的代码实现和测试数据,详细解释了每种算法的工作原理和性能特点。冒泡排序通过不断交换相邻元素来排序,选择排序通过选择最小元素进行交换,插入排序通过逐步插入元素到已排序部分,而希尔排序则是插入排序的改进版,通过预排序使数据更接近有序,从而提高效率。文章最后总结了这四种算法的空间和时间复杂度,以及它们的稳定性。
122 8
|
3月前
|
搜索推荐 Shell
解析排序算法:十大排序方法的工作原理与性能比较
解析排序算法:十大排序方法的工作原理与性能比较
90 9
|
7月前
|
算法 搜索推荐
数据结构算法--6 希尔排序和计数排序
**希尔排序**是插入排序的改进版,通过分组插入来提高效率。它逐步减少元素间的间隔(增量序列),每次对每个间隔内的元素进行插入排序,最终增量为1时进行最后一次直接插入排序,实现整体接近有序到完全有序的过程。例如,对数组`5, 7, 4, 6, 3, 1, 2, 9, 8`,先以间隔`d=4`排序,然后`d=2`,最后`d=1`,完成排序。计数排序则适用于0到100的数值,通过统计每个数出现次数,创建对应计数数组,再根据计数重建有序数组,时间复杂度为`O(n)`。
|
3月前
|
算法 搜索推荐 Java
数据结构与算法学习十三:基数排序,以空间换时间的稳定式排序,速度很快。
基数排序是一种稳定的排序算法,通过将数字按位数切割并分配到不同的桶中,以空间换时间的方式实现快速排序,但占用内存较大,不适合含有负数的数组。
42 0
数据结构与算法学习十三:基数排序,以空间换时间的稳定式排序,速度很快。
|
3月前
|
搜索推荐 Java Go
深入了解计数排序算法
深入了解计数排序算法
50 4
|
3月前
|
算法
❤️算法笔记❤️-(每日一刷-83、删除排序链表中的重复项)
❤️算法笔记❤️-(每日一刷-83、删除排序链表中的重复项)
36 0
|
3月前
|
存储 算法 搜索推荐
算法进阶之路:Python 归并排序深度剖析,让数据排序变得艺术起来!
算法进阶之路:Python 归并排序深度剖析,让数据排序变得艺术起来!
84 0
|
5月前
|
搜索推荐 算法 Java
现有一个接口DataOperation定义了排序方法sort(int[])和查找方法search(int[],int),已知类QuickSort的quickSort(int[])方法实现了快速排序算法
该博客文章通过UML类图和Java源码示例,展示了如何使用适配器模式将QuickSort类和BinarySearch类的排序和查找功能适配到DataOperation接口中,实现算法的解耦和复用。
57 1
现有一个接口DataOperation定义了排序方法sort(int[])和查找方法search(int[],int),已知类QuickSort的quickSort(int[])方法实现了快速排序算法

热门文章

最新文章