基数排序(radixSort)

丶灬走出姿态 提交于 2020-02-07 15:51:39

基数排序

  • 基数排序算法的思想很有趣,他不依靠直接比较元素排序。而是采用分配式排序,单独处理元素的每一位。从最高位向最低位处理 称为:最高位优先(MSD)反之称为:最低位优先(LSD)。基数排序也称为桶排序。下面以最低位优先为例。

原理

准备10个容器,编号0-9,对应数字0-9。 容器是有序的(按添加顺序)
然后按待排序元素的某一位的数字(比如:个位/十位/白位)将其存放到对应容器中(数字相同,如: 个位是数字1时, 就把这个元素放在1号桶),所有元素这样处理完后,
再从0号容器开始依次到9号容器, 将其中的元素顺序取出。所以容器内的元素收集合并复制回原数组,然后再从下一位开始…(比如个位处理完后, 再处理十位/百位....最高位)

这里假设数组元素都是3位数。从个位开始,将数组中的元素按个位数字放入对应的桶中,再从桶中顺序取出到数组,这是数组按个位数字有序排列,再以相同的逻辑处理十位和百位。最后数组中就是有序的了

这里的排序原理是:将元素按位排序, 但是优先级不同,  做高位优先级高, 然后是次高位...。这样考虑:一组元素按最高位排序,那么在不考虑其他位的情况下,这组元素是有序的。再考虑低位,当个位排序好后,在排序十位,这时对十位的排序影响个位了吗?并没有。这就是优先级(权重)的问题, 十位对数字大小的影响显然比个位高。


示例代码1

示例算法测试效率并不高(测试数据的位数是3位,数量是15万。)远低于快速排序,不过这和算法无关,而是因为示例中使用链表作为容器(桶),catch命中低,导致内存访问频繁造成的。(并不是,见下述)

 

class RadixSort{
    private Node[] links = new Node[10];//存储首结点  private Node[] endNode= new Node[10];//对应上面的链表数组,存储链表尾节点.
    private byte digits = 3;//元素的位数
    public void sort(int[] arr){
        int count  = 1;
        for(int j = 0;j < digits; j++){
            //一遍循环处理一位
            for(int i = 0;i < arr.length; i++){
                add(new Node(arr[i]),(arr[i]/count) % 10);
            }
            copy(arr);
            count*=10;
        }

    }
    private void copy(int[] arr) {
        // 把链表中的元素复制回数组
        int k = 0;//数组下标
        for(int i = 0; i < 10; i++){
            while(links[i] != null){
                arr[k++] = links[i].getValue();
                links[i] = links[i].getNext();
            }
        }
    }

    private void add(Node node, int index) {

        if(links[index] == null){
            //链表为null 新元素放在首位
            links[index] = node;      endNode[index] = node;
        }else{/*
            //遍历链表,找到最后一个节点
            Node flag = links[index];
            while(flag.getNext() != null){
                flag = flag.getNext();      }
          flag.setNext(node);
*///  2018/1/26 修改://上面的遍历效率太差,所以改成下面这种      endNode[index].setNext(node);      endNode[index]  = node;      
        
        }
    }

}
class Node{
    private int value;
    private Node next;

    public Node(int value) {

        this.next = null;
        this.value = value;
    }
    public int getValue() {
        return value;
    }
    public void setValue(int value) {
        this.value = value;
    }
    public Node getNext() {
        return next;
    }
    public void setNext(Node next) {
        this.next = next;
    }
}

 

 
改进使用集合替换链表, 效率提升很大(100x)
 
/*
 * 改进 2017/10/28
 * radixSort1性能并不好,是因为链表cache命中太低
 * 现在用集合代替链表
 * 结论: 使用LinkedList效率和ArrayList相差无几,  是否说明和cache命中无关, 只是自己实现的链表效率太低... * 2018/1/26 注: *   自己实现的链表效率低是因为,每次添加元素都遍历链表了,  简直太愚蠢,, 即使是单链表也可以用一个引用指向尾节点啊!! * */
class RadixSort2{
	
	private byte digits = 3;//元素的位数
	private List[] list = new List[10];
	
	public RadixSort2(){
		super();
		for(int i = 0; i < list.length; i++){
			//LinkedList和ArrayList性能相当,  ArrayList指定容量与不指定相当. 奇怪
			list[i] = new ArrayList(10000);
		}
	}
	
	
	public void sort(int[] arr){
		int count  = 1;
		for(int j = 0;j < digits; j++){
			//一遍循环处理一位
			for(int i = 0;i < arr.length; i++){
				//add(new Node(arr[i]),(arr[i]/count) % 10);
				list[(arr[i]/count) % 10].add(arr[i]);
			}
			copy(arr);
			count*=10;
		}
	}
	private void copy(int[] arr) {
		// 把链表中的元素复制回数组
		int k = 0;//数组下标
		for(int i = 0; i < list.length; i++){

			for(Object o : list[i]){
				arr[k++] = (Integer)o;
			}
			list[i].clear() ;
		}
	}
}

  

 
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