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面试官:给我手撕一下基数排序,再考虑一下如何进行改进呢?

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到目前为止我已经把一些常见的排序算法进行了讲解。今天主要关注另外一个排序算法,叫做基数排序。

每天学一个知识点,一年之后就会有质的变化。

一、原理

1、计数排序

在正式开始讲解基数排序之前,我们先介绍一个和它同名不同字的排序算法,叫做计数排序。这个计数排序跟基数排序可不一样。可别搞混了。

计数排序的思想是这样的:

对每一个输入元素,计算小于它的元素个数,如果有N个元素小于它,那么它就应该放在N+1的位置上。

也就是说,计数排序其实就是根据大小确定一下在整个数组中的位置。如果理解了之后,我们就开始讲一下今天的基数排序。

2、基数排序

相信我们都有查字典的经历,假设我们要查一个字,首先我们根据拼音首字母确定位置,然后根据拼音的第二个字母进一步确定位置,然后根据拼音的第三个字母再进一步确定,就这样一直确定到最后一个字母,直接翻到指定的页码。基数排序就是这样一个思想:

将所有待比较数值(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零。首先从最高位开始排序,接着以此降低,一直到个位。此时整个序列有序。

我们给一张动图来表示一下:


上面动图中是这样的排序过程。

(1)第一步:对原始序列按照十位数的大小,分别存放在0到9一共10个桶中。

(2)第二步:对每个桶中的元素,按照个位数进行再排序。

这就是基数排序的整个排序过程。这里还要说一下,我们是从最高位开始往最低位开始进行排的,这叫做MSD。而如果我们从最低位开始往最高位排,叫做LSD。LSD的基数排序适用于位数小的数列,如果位数多的话,使用MSD的效率会比较好。我们知道就OK了。下面我们就使用代码来实现一下。

二、实现

对于代码的实现,我一直以来的思路就是根据其原理,只要原理弄清楚了,代码实现就轻松多了。

	//第一点:d表示1、10、100等,序列的最大值长度是2,d就是100。
	private static void radixSort(int[] array, int d) {
		int n = 1;
		int k = 0;
		//从0到9一共10个桶,每个桶最多有array.length个元素。
		int[][] bucket = new int[10][array.length];
        //order表示具体某一个桶
		int[] order = new int[array.length];
		//第二点:只要n小于d,则一直基数排序
		while (n < d) {
			//第三点:将序列的每个数字放在相应的桶里
			for (int num : array) {
				int digit = (num / n) % 10;
				bucket[digit][order[digit]] = num;
				order[digit]++;
			}
			//第四点:将上一次排序的结果覆盖到原数组中
			for (int i = 0; i < array.length; i++){
				//第五点:如果这个桶有数据,依次取出来放到原数组array中。
				if (order[i] != 0){
					for (int j = 0; j < order[i]; j++) {
						array[k] = bucket[i][j];
						k++;
					}
				}
				order[i] = 0;// 将桶里计数器置0,用于下一次位排序
			}
			n *= 10;
			k = 0;// 将k置0,用于下一轮保存位排序结果
		}
	}

到了这里你会发现一个问题,那就是整个排序过程,没有比较元素之间的大小,只是根据每个数字放在不同的桶里面,放了几遍之后再依次拿出来就是有序的,因此基数排序也叫作“不基于比较”的排序算法。

对于改进,我们该如何考虑呢?

(1)如果我们的数据长度跨度比较大,比如说里面不仅包含了1000,还包含了10000000,这时候如果我们选择以10位基数,那么比较的轮数就会很大,这时候我们可以增大基数。这种方式适合对LSD的改进。

(2)从上面动图中的例子,相信你也会发现,有时候在桶中的元素,明明已经有序了,不过我们还是进入到下一轮进行基数排序了。这时候我们可以增加一个flag,如果在基数为100的时候每个桶内基数排序之后已经有序了,那就没有必要进行下一轮基数为10的排序了,这种适合MSD的改进。

谢谢支持,对于基数排序的改进,一直是一个大难题。因为在改进的时候我们需要从两方面考虑,一个是时间复杂度一个是空间复杂度。这里的两个改进思想有一部分也是我参考了网络上其他人的,还问了某某网的HR。

对于时间复杂度的改进,我们主要关注于移动次数和比较次数,在这里基数排序没有比较,但是我们可以尽量减少移动。移动就要保存临时元素,这就要在考虑空间复杂度。当然了还有一点,那就是和其他排序算法结合。来进一步提高。

基数排序的时间复杂度为O (nlog®m),其中r为所采取的基数,而m为堆数。另外基数排序法是属于稳定性的排序。

,那就是和其他排序算法结合。来进一步提高。

基数排序的时间复杂度为O (nlog®m),其中r为所采取的基数,而m为堆数。另外基数排序法是属于稳定性的排序。

如有问题,欢迎指正。不喜勿喷。


转载:https://blog.csdn.net/SDDDLLL/article/details/101377092
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