基数排序c

作者:原创时间:2022-05-25
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排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有:插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。以下是基数排序算法:

基数排序是一种非比较型整数排序算法,其原理是将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。由于整数也可以表达字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮点数,所以基数排序也不是只能使用于整数。

1. 基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序

基数排序有两种方法:

这三种排序算法都利用了桶的概念,但对桶的使用方法上有明显差异:

  • 基数排序:根据键值的每位数字来分配桶;
  • 计数排序:每个桶只存储单一键值;
  • 桶排序:每个桶存储一定范围的数值;

2. LSD 基数排序动图演示


代码实现

JavaScript

实例

//LSD Radix Sort
var counter = [];
function radixSort(arr, maxDigit) {
    var mod = 10;
    var dev = 1;
    for (var i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
        for(var j = 0; j < arr.length; j++) {
            var bucket = parseInt((arr[j] % mod) / dev);
            if(counter[bucket]==null) {
                counter[bucket] = [];
            }
            counter[bucket].push(arr[j]);
        }
        var pos = 0;
        for(var j = 0; j < counter.length; j++) {
            var value = null;
            if(counter[j]!=null) {
                while ((value = counter[j].shift()) != null) {
                      arr[pos++] = value;
                }
          }
        }
    }
    return arr;
}

Java

实例

/**
 * 基数排序
 * 考虑负数的情况还可以参考: https://code.i-harness.com/zh-CN/q/e98fa9
 */

public class RadixSort implements IArraySort {

    @Override
    public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception {
        // 对 arr 进行拷贝,不改变参数内容
        int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);

        int maxDigit = getMaxDigit(arr);
        return radixSort(arr, maxDigit);
    }

    /**
     * 获取最高位数
     */

    private int getMaxDigit(int[] arr) {
        int maxValue = getMaxValue(arr);
        return getNumLenght(maxValue);
    }

    private int getMaxValue(int[] arr) {
        int maxValue = arr[0];
        for (int value : arr) {
            if (maxValue < value) {
                maxValue = value;
            }
        }
        return maxValue;
    }

    protected int getNumLenght(long num) {
        if (num == 0) {
            return 1;
        }
        int lenght = 0;
        for (long temp = num; temp != 0; temp /= 10) {
            lenght++;
        }
        return lenght;
    }

    private int[] radixSort(int[] arr, int maxDigit) {
        int mod = 10;
        int dev = 1;

        for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
            // 考虑负数的情况,这里扩展一倍队列数,其中 [0-9]对应负数,[10-19]对应正数 (bucket + 10)
            int[][] counter = new int[mod * 2][0];

            for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
                int bucket = ((arr[j] % mod) / dev) + mod;
                counter[bucket] = arrayAppend(counter[bucket], arr[j]);
            }

            int pos = 0;
            for (int[] bucket : counter) {
                for (int value : bucket) {
                    arr[pos++] = value;
                }
            }
        }

        return arr;
    }

    /**
     * 自动扩容,并保存数据
     *
     * @param arr
     * @param value
     */

    private int[] arrayAppend(int[] arr, int value) {
        arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);
        arr[arr.length - 1] = value;
        return arr;
    }
}

PHP

实例

function radixSort($arr, $maxDigit = null)
{
    if ($maxDigit === null) {
        $maxDigit = max($arr);
    }
    $counter = [];
    for ($i = 0; $i < $maxDigit; $i++) {
        for ($j = 0; $j < count($arr); $j++) {
            preg_match_all('/d/', (string) $arr[$j], $matches);
            $numArr = $matches[0];
            $lenTmp = count($numArr);
            $bucket = array_key_exists($lenTmp - $i - 1, $numArr)
                ? intval($numArr[$lenTmp - $i - 1])
                : 0;
            if (!array_key_exists($bucket, $counter)) {
                $counter[$bucket] = [];
            }
            $counter[$bucket][] = $arr[$j];
        }
        $pos = 0;
        for ($j = 0; $j < count($counter); $j++) {
            $value = null;
            if ($counter[$j] !== null) {
                while (($value = array_shift($counter[$j])) !== null) {
                    $arr[$pos++] = $value;
                }
          }
        }
    }

    return $arr;
}

C++

实例

int maxbit(int data[], int n) //辅助函数,求数据的最大位数
{
    int maxData = data[0];              ///< 最大数
    /// 先求出最大数,再求其位数,这样有原先依次每个数判断其位数,稍微优化点。
    for (int i = 1; i < n; ++i)
    {
        if (maxData < data[i])
            maxData = data[i];
    }
    int d = 1;
    int p = 10;
    while (maxData >= p)
    {
        //p *= 10; // Maybe overflow
        maxData /= 10;
        ++d;
    }
    return d;
/*    int d = 1; //保存最大的位数
    int p = 10;
    for(int i = 0; i < n; ++i)
    {
        while(data[i] >= p)
        {
            p *= 10;
            ++d;
        }
    }
    return d;*/

}
void radixsort(int data[], int n) //基数排序
{
    int d = maxbit(data, n);
    int *tmp = new int[n];
    int *count = new int[10]; //计数器
    int i, j, k;
    int radix = 1;
    for(i = 1; i <= d; i++) //进行d次排序
    {
        for(j = 0; j < 10; j++)
            count[j] = 0; //每次分配前清空计数器
        for(j = 0; j < n; j++)
        {
            k = (data[j] / radix) % 10; //统计每个桶中的记录数
            count[k]++;
        }
        for(j = 1; j < 10; j++)
            count[j] = count[j - 1] + count[j]; //将tmp中的位置依次分配给每个桶
        for(j = n - 1; j >= 0; j--) //将所有桶中记录依次收集到tmp中
        {
            k = (data[j] / radix) % 10;
            tmp[count[k] - 1] = data[j];
            count[k]--;
        }
        for(j = 0; j < n; j++) //将临时数组的内容复制到data中
            data[j] = tmp[j];
        radix = radix * 10;
    }
    delete []tmp;
    delete []count;
}

C

实例

#include
#define MAX 20
//#define SHOWPASS
#define BASE 10

void print(int *a, int n) {
  int i;
  for (i = 0; i < n; i++) {
    printf("%d ", a[i]);
  }
}

void radixsort(int *a, int n) {
  int i, b[MAX], m = a[0], exp = 1;

  for (i = 1; i < n; i++) {
    if (a[i] > m) {
      m = a[i];
    }
  }

  while (m / exp > 0) {
    int bucket[BASE] = { 0 };

    for (i = 0; i < n; i++) {
      bucket[(a[i] / exp) % BASE]++;
    }

    for (i = 1; i < BASE; i++) {
      bucket[i] += bucket[i - 1];
    }

    for (i = n - 1; i >= 0; i--) {
      b[--bucket[(a[i] / exp) % BASE]] = a[i];
    }

    for (i = 0; i < n; i++) {
      a[i] = b[i];
    }

    exp *= BASE;

#ifdef SHOWPASS
    printf(" PASS   : ");
    print(a, n);
#endif
  }
}

int main() {
  int arr[MAX];
  int i, n;

  printf("Enter total elements (n <= %d) : ", MAX);
  scanf("%d", &n);
  n = n < MAX ? n : MAX;

  printf("Enter %d Elements : ", n);
  for (i = 0; i < n; i++) {
    scanf("%d", &arr[i]);
  }

  printf(" ARRAY  : ");
  print(&arr[0], n);

  radixsort(&arr[0], n);

  printf(" SORTED : ");
  print(&arr[0], n);
  printf(" ");

  return 0;
}

Lua

实例

-- 获取表中位数
local maxBit = function (tt)
    local weight = 10;      -- 十進制
    local bit = 1;
   
    for k, v in pairs(tt) do
        while v >= weight do
            weight = weight * 10;
            bit = bit + 1;  
        end
    end
    return bit;
end
-- 基数排序
local radixSort = function (tt)
    local maxbit = maxBit(tt);

    local bucket = {};
    local temp = {};
    local radix = 1;
    for i = 1, maxbit do
        for j = 1, 10 do
            bucket[j] = 0;      --- 清空桶
        end
        for k, v in pairs(tt) do
            local remainder = math.floor((v / radix)) % 10 + 1;    
            bucket[remainder] = bucket[remainder] + 1;      -- 每個桶數量自動增加1
        end
       
        for j = 2, 10 do
            bucket[j] = bucket[j - 1] + bucket[j];  -- 每个桶的数量 = 以前桶数量和 + 自个数量
        end
        -- 按照桶的位置,排序--这个是桶式排序,必须使用倒序,因为排序方法是从小到大,顺序下来,会出现大的在小的上面清空。
        for k = #tt, 1, -1 do
            local remainder = math.floor((tt[k] / radix)) % 10 + 1;
            temp[bucket[remainder]] = tt[k];
            bucket[remainder] = bucket[remainder] - 1;
        end
        for k, v in pairs(temp) do
            tt[k] = v;
        end
        radix = radix * 10;
    end
end;

参考地址:

https://github.com/hustcc/JS-Sorting-Algorithm/blob/master/10.radixSort.md

https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9F%BA%E6%95%B0%E6%8E%92%E5%BA%8F

以下是热心网友对基数排序算法的补充,仅供参考:

热心网友提供的补充1:

java 代码里,mod 每次循环会乘 10,但 counter 的行数是不需要变的,能包含 [-9,9] 就可以了。

for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
        // 考虑负数的情况,这里扩展一倍队列数,其中 [0-9]对应负数,[10-19]对应正数 (bucket + 10)
    int[][] counter = new int[20][0];

    for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
        int bucket = ((arr[j] % mod) / dev) + 10;
        counter[bucket] = arrayAppend(counter[bucket], arr[j]);
    }

    int pos = 0;
    for (int[] bucket : counter) {
        for (int value : bucket) {
            arr[pos++] = value;
        }
    }
}

热心网友提供的补充2:

艾孜尔江补充使用C#基数排序算法如下:

///基数排序
static void RadixSort(List list)
{
    int maxValue = list.Max();//列表内部方法拿过来用用(在Linq中)
    int it = 0;//需要几趟
                //maxvalue 9-1 99-2 999-3
                //10^0<=9 10^1>9 it=1
                //10^0<99 10^1<99 10^2>99 it=2
    while (Math.Pow(10, it) <= maxValue)
    {
        List> buckets = new List>(10);//分10个桶对应0-9
        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            buckets.Add(new List());
        }//列表初始化大小
        for (int i = 0; i < list.Count; i++)//入桶
        {
            //989 it=0 989/10^it=989 989%10=9;
            int digit = (int)((list[i]) / (Math.Pow(10, it)) % 10);//得到对应桶
            buckets[digit].Add(list[i]);
        }//全部入桶
        list.Clear();//依次取出来
        for (int i = 0; i < buckets.Count; i++)
        {
            list.AddRange(buckets[i]);
        }
        it += 1;//继续下一次循环入桶出桶
    }
}

热心网友提供的补充3:

补充一下python的基数排序代码实现:

def radix_sort(data):

    if not data:
        return []
    max_num = max(data)  # 获取当前数列中最大值
    max_digit = len(str(abs(max_num)))  # 获取最大的位数

    dev = 1  # 第几位数,个位数为1,十位数为10···
    mod = 10  # 求余数的除法
    for i in range(max_digit):
        radix_queue = [list() for k in range(mod * 2)]  # 考虑到负数,我们用两倍队列
        for j in range(len(data)):
            radix = int(((data[j] % mod) / dev) + mod)
            radix_queue[radix].append(data[j])

        pos = 0
        for queue in radix_queue:
            for val in queue:
                data[pos] = val
                pos += 1

        dev *= 10
        mod *= 10
    return data

热心网友提供的补充4:

go 的补一个吧:

// 基数排序
func RadixSort(arr []int) {
    // 计算最长的数字
    var (
        maxVal int
        maxLen int
    )
    for _, v := range arr {
        if maxVal < v {
            maxVal = v
        }
    }
    for maxVal > 0 {
        maxLen++
        maxVal /= 10
    }

    // 循环进行数据分配与回归
    var (
        base    = 1           // 取余基数,初始是1,用于取出每个元素的倒数第 i+1 位的值,计算公式:v / base %10
        buckets = [10][]int{} // 基数桶,10个
    )
    for i := 0; i < maxLen; i++ { // 遍历位
        for _, v := range arr { // 遍历数组
            d := v / base % 10                 // 每个数字当前位值
            buckets[d] = append(buckets[d], v) // 存入对应桶中
        }

        // 将桶中元素还原到arr
        idx := 0
        for x, bucket := range buckets {
            if len(bucket) == 0 {
                continue
            }

            for _, v := range bucket {
                arr[idx] = v
                idx++
            }

            // 桶清空
            buckets[x] = []int{}
        }

        base *= 10 // 基数*10
    }
}

热心网友提供的补充5:

补上python的实现代码:

def radixSort(nums):
    """
    基数排序,数组元素必须是正整数
    >>>nums = [334, 5, 67, 345, 7, 99, 4, 23, 78, 45, 1, 3453, 23424]
    >>>radixSort(nums)
    >>>[1, 4, 5, 7, 23, 45, 67, 78, 99, 334, 345, 3453, 23424]
    """
    #遍历数组获取数组最大值和最大值对应的位数
    maxValue = nums[0]
    for n in nums:
        maxValue = max(n, maxValue)
    #迭代次数
    iterCount = len(str(maxValue))
    for i in range(iterCount):
        #定义桶,大小为10,对应0-9
        bucket = [[] for _ in range(10)]
        for n in nums:
            index = (n//10**i)%10
            bucket[index].append(n)
        #nums数组清零,并合并桶内元素至nums
        nums.clear()
        for b in bucket:
            nums.extend(b)
        print(nums)
    return nums
nums = [334, 5, 67, 345, 7, 99, 4, 23, 78, 45, 1, 3453, 23424]
radixSort(nums)

热心网友提供的补充6:

上面 Java 版本有点问题:

for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
    // 考虑负数的情况,这里扩展一倍队列数,其中 [0-9]对应负数,[10-19]对应正数 (bucket + 10)
    int[][] counter = new int[mod * 2][0];
....
}

counter 数组的定义,会随着 mod 不断乘 10 变得越来越大。理论上 counter 数组只需要容量为 20 就可以表示负数与正数的所有数字字符。

另外,方法 getMaxDigit 计算数字的最大长度,只考虑到最大值的长度,没有考虑当存在负数时,最小值负数的字符长度也可能是最大的长度。

更新后的版本:

/** 基数排序  */
public class RadixSort  {

  public int[] sort(int[] arr) {

    int maxDigit = getMaxDigit(arr);
    return radixSort(arr, maxDigit);
  }

  /**   * 获取最高位数   */  private int getMaxDigit(int[] arr) {
    int maxValue = getMaxValue(arr);
    int minValue = getMinValue(arr);
    return Math.max(getNumLength(maxValue), getNumLength(minValue));
  }

  private int getMaxValue(int[] arr) {
    int maxValue = arr[0];
    for (int value : arr) {
      if (maxValue < value) {
        maxValue = value;
      }
    }
    return maxValue;
  }

  private int getMinValue(int[] arr) {
    int minValue = arr[0];
    for (int value : arr) {
      if (minValue > value) {
        minValue = value;
      }
    }
    return minValue;
  }

  protected int getNumLength(long num) {
    if (num == 0) {
      return 1;
    }
    int lenght = 0;
    for (long temp = num; temp != 0; temp /= 10) {
      lenght++;
    }
    return lenght;
  }

  private int[] radixSort(int[] arr, int maxDigit) {
    int mod = 10;
    int dev = 1;

    for (int i = 0; i < maxDigit; i++, dev *= 10, mod *= 10) {
      // 考虑负数的情况,这里扩展一倍队列数,其中 [0-9]对应负数,[10-19]对应正数 (bucket + 10)      int[][] counter = new int[20][0];

      for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
        int bucket = ((arr[j] % mod) / dev) + 10;
        counter[bucket] = arrayAppend(counter[bucket], arr[j]);
      }

      int pos = 0;
      for (int[] bucket : counter) {
        for (int value : bucket) {
          arr[pos++] = value;
        }
      }
    }

    return arr;
  }

  /**   * 自动扩容,并保存数据   *   * @param arr   * @param value   */  private int[] arrayAppend(int[] arr, int value) {
    arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);
    arr[arr.length - 1] = value;
    return arr;
  }
}
以上为基数排序算法详细介绍,插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等排序算法各有优缺点,用一张图概括:

关于时间复杂度

平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入、直接选择和冒泡排序。

线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序;

O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序

线性阶 (O(n)) 排序 基数排序,此外还有桶、箱排序。

关于稳定性

稳定的排序算法:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。

不是稳定的排序算法:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。

名词解释:

n:数据规模

k:"桶"的个数

In-place:占用常数内存,不占用额外内存

Out-place:占用额外内存

稳定性:排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同

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