01.计数排序、桶排序与基数排序
并不是所有的排序 都是基于比较的，计数排序和基数排序就不是。基于比较排序的排序方法，其复杂度无法突破\(n\log{n}\) 的下限，但是 计数排序 桶排序 和基数排序是分布排序,他们是可以突破这个下限达到O(n)的的复杂度的。
1. 计数排序
概念
计数排序是一种稳定的线性时间排序算法。计数排序使用一个额外的数组C，使用 C[i] 来计算 i 出现的次数。然后根据数C来将原数组A中的元素排到正确的位置。
复杂度
计数排序的最坏时间复杂度、最好时间复杂度、平均时间复杂度、最坏空间复杂度都是O(n+k) 。n为元素个数，k为待排序数的最大值。
优缺点
计数排序不是比较排序，排序的速度优于任何比较排序算法。由于用来计数的数组C的长度取决于待排序数组中数据的范围（等于待排序数组的最大值与最小值的差加1），这使得对于数组中数据范围很大的数组，需要大量的时间和内存。（简言之，不适于大范围数组）
通俗地理解，例如有10个年龄不同的人，统计出有8个人的年龄比A小，那A的年龄就排在第9位，用这个方法可以得到其他每个人的位置，也就排好了序。当然，年龄有重复时需要特殊处理（保证稳定性），这就是为什么最后要反向填充目标数组，以及将每个数字的统计减去1的原因。算法的步骤如下：
- 找出待排序数组中的最大元素和最小元素。
- 统计数组中值为 i 的元素出现的次数，存入数组C的第 i 项。
- 对所有的计数累加（从C中第一个元素开始，每一项和前一项累加）。
- 反向填充目标数组：将每个元素 i 放在新数组的第 C[i] 项， 每放一个元素就将 C[i] 减去1.
C语言实现
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
void print_arr(int *arr, int n)
{
int i;
printf("%d", arr[0]);
for (i = 1; i < n; i++)
printf("%d", arr[i]);
priintf("\n");
}
void counting_sort(int *ini_arr, int *sortrd_arr, int n)
{
int *count_arr = (int *)malloc(sizeof(int) * 100);
int i, j, k;
// 初始计数化数组
for (k = 0; k < 100; k++)
count_arr[k] = 0;
// 步骤二， 计数
for (i = 0; i < 100; i++)
count_arr[i]++;
// 步骤三， 对所有的计数累加（计算每个数的实际顺序）
for (k = 1; k < 100; k++)
count_arr[k] += count_arr[k-1];
// 步骤4， 反向填充数组
for (j = n; j > 0; j--)
{
int elem = ini_arr[j - 1]; // 取待排序元素
int index = count_arr[elem] - 1; // 取待排序元素在有序数组中的序号
sortrd_arr[index] = elem; // 将待排序数组存入结果数组中
count_arr[elem]--; // 修正排序结果，保证sorted_arr数组中元素的稳定性
}
/*
* 上述句子也可以写为：
* sortrd_arr[--count_arr[ini_arr[j -1]]] = ini_arr[j -1];
*
*/
free(count_arr);
}
int main(int argc, char **argv)
{
int n =10;
int i;
int *arr = (int *)malloc(sizeof(int) * n);
int *sorted_arr = (int *)malloc(sizeof(int) * n);
srand(time(0));
for (i = 0; i< n; i++)
arr[i] = rand()%100;
printf("Init array:");
print_arr(arr, n);
counting_sort(arr, sorted_arr, n);
printf("Sorted_arr；");
free(arr);
free(sorted_arr);
return 0;
}
2. 桶排序
概念
桶排序（Bucket sort）或所谓的箱排序，其工作原理是将阵列分到有限数量的桶里。每个桶再分别排序。桶排序是分布排序，不是比较排序，因而不受到比较排序 O(\(n\log{n}\))下限的影响。
复杂度
最坏时间复杂度是O(n^2)， 平均复杂度是O(n+k)，最坏空间复杂度是O(n*k)。
关键步骤
- 设置一个定量的阵列当作空桶子。
- 寻访序列，并且把项目一个一个放到对应的桶子去。
- 对每个不是空的桶进行排序。可以在放入元素的时候进行插入排序，也可以在写回的时候进行快速排序。
- 从不是空的桶子里把项目放回到原来的序列中。
算法实现
假设数据分布在[0, 100]之间，每个桶内部用链表表示，在数据入桶的同时插入排序。然后把各个桶中的数据合并。
#include <iterator>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
const int BUCKET_NUM = 10;
// 数据结构的定义，explicit表示不允许构造函数发生隐式转换
struct ListNode {
explicit ListNode(int i = 0): mData(i), mNext(NULL){};
ListNode *mNext;
int mData;
};
ListNode *insert(ListNode *head, int val)
{
ListNode dummyNode; // 节点指针
ListNode *newNode = new ListNode(val); //待插入的新节点
ListNode *pre , *curr;
dummyNode.mNext = head; // 将指针指向链表头部
pre = &dummyNode; // 设置临时指针。pre是当前检查元素的上一个元素
curr = head;
while (NULL != curr && curr->mData <= val) // 末尾检测
{
pre = curr; // 不断向前循环，直到末尾或者找到不小于val的元素
curr = curr -> mNext;
}
newNode->mNext = curr; // 改变指针指向
pre ->mNext = newNode;
return dummyNode.mNext; // 返回链表头节点
}
ListNode *Merge(ListNode *head1, ListNode *head2) // 将head2合并到head1
{
ListNode dummyNode;
ListNode *dummy = &dummyNode; // 临时指针
while(NULL != head1 && NULL != head2) // 循环直到末尾
{
if (head1->mData <= head2 ->mData) // 类似于归并排序
{
dummy->mNext = head1;
head1 = head1 -> mNext;
}else{
dummy->mNext = head2;
head2 = head2->mNext;
}
dummy = dummy->mNext;
}
if (NULL != head1) dummy->mNext = head1;
if(NULL!=head2) dummy->mNext = head2;
return dummyNode.mNext;
}
void BucketSort(int n,int arr[]){
vector<ListNode*> buckets(BUCKET_NUM,(ListNode*)(0));
// 将元素分配到桶
for(int i=0;i<n;++i){
int index = arr[i]/BUCKET_NUM;
ListNode *head = buckets.at(index);
buckets.at(index) = insert(head,arr[i]);
}
// 逐一合并各个桶
ListNode *head = buckets.at(0);
for(int i=1;i<BUCKET_NUM;++i){
head = Merge(head,buckets.at(i));
}
//将排好序的元素写回原数组
for(int i=0;i<n;++i){
arr[i] = head->mData;
head = head->mNext;
}
}
3. 基数排序
定义
基数排序是桶排序的扩充，也是一种分布排序。其原理是将整数按位数切割为不同的数字，然后按每个数分别比较。根据比较的方向，基数排序又可以分为MSD(从左到右)和LSD(从右向左)
LSD原理 将所有带比较数值统一为同样的数位长度，数位较短的前面补0，。然后，从最低位开始，进行一次排序，一直到最高位排序完成以后，数列就变成一个有序数列。其思想就是，将待排序数据中的每组关键字依次进行桶分配。
MSD原理
msd算法从左向右遍历字符。其核心思想是分治，我们采用递归的方法来实现。原理如下：
- 首先，使用键索引排序的方法对首字母进行排序，此时排好序的数组已经是首字母有序的数组，并且已经按照首字字母分好了组。
- 按照分好的组，递归的对每个首字母对应的子数组进行排序。
- 重复步骤二。
复杂度
最坏时间复杂度是O(kN)，最坏空间复杂度是O(k+N);
LSD实现
/**
* 基数排序：C 语言
*
*
*/
#include <stdio.h>
// 数组长度
#define LENGTH(array) ( (sizeof(array)) / (sizeof(array[0])) )
/*
* 获取数组a中最大值
*
* 参数说明：
* a -- 数组
* n -- 数组长度
*/
int get_max(int a[], int n)
{
int i, max;
max = a[0];
for (i = 1; i < n; i++)
if (a[i] > max)
max = a[i];
return max;
}
/*
* 对数组按照"某个位数"进行排序(桶排序)
*
* 参数说明：
* a -- 数组
* n -- 数组长度
x* exp -- 指数。对数组a按照该指数进行排序。
*
* 例如，对于数组a={50, 3, 542, 745, 2014, 154, 63, 616}；
* (01) 当exp=1表示按照"个位"对数组a进行排序
* (02) 当exp=10表示按照"十位"对数组a进行排序
* (03) 当exp=100表示按照"百位"对数组a进行排序
* ...
*/
void count_sort(int a[], int n, int exp)
{
// 存储"被排序数据"的临时数组
int *output = (int *)malloc(sizeof(int)*n);
int i, buckets[10] = {0};
// 将数据出现的次数存储在buckets[]中
for (i = 0; i < n; i++)
buckets[ (a[i]/exp)%10 ]++;
// 更改buckets[i]。目的是让更改后的buckets[i]的值，是该数据在output[]中的位置。
for (i = 1; i < 10; i++)
buckets[i] += buckets[i - 1];
// 将数据存储到临时数组output[]中
for (i = n - 1; i >= 0; i--)
{
output[buckets[ (a[i]/exp)%10 ] - 1] = a[i];
buckets[ (a[i]/exp)%10 ]--;
}
// 将排序好的数据赋值给a[]
for (i = 0; i < n; i++)
a[i] = output[i];
}
/*
* 基数排序
*
* 参数说明：
* a -- 数组
* n -- 数组长度
*/
void radix_sort(int a[], int n)
{
int exp; // 指数。当对数组按各位进行排序时，exp=1；按十位进行排序时，exp=10；...
int max = get_max(a, n); // 数组a中的最大值
// 从个位开始，对数组a按"指数"进行排序
for (exp = 1; max/exp > 0; exp *= 10)
count_sort(a, n, exp);
}
void main()
{
int i;
int a[] = {53, 3, 542, 748, 14, 214, 154, 63, 616};
int ilen = LENGTH(a);
printf("before sort:");
for (i=0; i<ilen; i++)
printf("%d ", a[i]);
printf("\n");
radix_sort(a, ilen);
printf("after sort:");
for (i=0; i<ilen; i++)
printf("%d ", a[i]);
printf("\n");
}
msd实现
/*
MSD(Most Significant Digit First) 高位优先的字符串排序
该算法基于键索引计数法的思想，进行了扩展，使得该算法可以
处理不等长的字符串排序，其中涉及两个关键点。
1、采用分治法，从高位向低位的方向，依次选取关键字做为排序
的键字进行排序，每一轮排序后，将字符串组进行拆分，对拆
分后的每个子组分别进行排序，这里子组拆分的依据就是本轮
键索引计数法排序之后的分类组。
如下示例，最初只有一个字符串组，其中组成员数为5个字符串
首先，选择第0列做为排序的链字进行键索引计数法排序，排序
完成后，按分类组划分，此时分为了两组（见第一次后的情况）,
这时候对这两组分别进行链索引计数法排序，注意这时每组第
0列已经为相同字符，所以此时选择第1做为排序的链字进行键
索引计数法排序，在第二次排序后，此时已经分为了4组lp字符串
组，依次类推，直到所有子组仅含有一个成员，所有子组排序
处理完后，即整个字符串排序算法完成。
原始： 第一次后： 第二次后：
abcd abcd abcd
ddba acca
daca acca
acca ddba
daab daca daca
daab daab
ddba
2、刚才提到了该算法可以处理不等长的字符串排序，该算法采用一
种比较巧妙的方法，将短字符串长度已经满足不了排序的处理也
做为键值比较处理了，同时如果短字符串长度满足不了排序处理
时，该键值优先级最高，所以就会出现排在最上方。
如下示例，当第2列(字符c的位置)处理完后，开始进行第3列比较
处理，此时第一个条目abcd的第3列键值为d、第二个条目abc的第
3列键值已经不存在，长度已经满足不了排序，但此时键值优先级
为最高，第三个条目abcde的第3列键值为d，所以本轮最终将第二
个条目abc排在了最上面，相同原理，abcd条目就会比abcde条目的
优先级高。
原始： 排序后：
abcd abc
abc abcd
abcde abcde
*/
#include <IOSTREAM>
#include <FSTREAM>
#include <STRING>
#include <VECTOR>
const int R = 256; // 基数
const int M = 15; // 小数组使用插入排序的阈值
using namespace std;
int charAt(const string& str, int d)
{
if ( d < str.size() )
return str[d];
else
return -1;
}
//参数分别表示字符串容器，排序字符串起始位置，排序字符串结束位置，键的位数，辅助存储容器
void MSD_sort(vector<string>& sVec, int lo, int hi, int d, vector<string>& aux)
{
int i,r;
/*
* 这里存在一个优化：当数组数量较少的时候，我们可以使用插入排序优化算法
*
* 故而下列return语句可以改写为：
* if (hi <= low + M)
* {
* insert_sort(svec, low, hi, d, aux );
* return;
* }
*/
if (hi <= lo)
return;
/*
* R+2 的原因是：
* 在charAt函数中，但索引值大于字符串本身的大小时，我们返回了-1，在下面，我么们将会看到，
* 我们在所有的返回值上都加了1，然后将它作为count数组的索引，这意味着对于每个字符，都有
* 可能是R+1种分组结果，因为键索引排序的方法本身就需要多一个额外的位置，故而是R+2.
*
* 返回-1的原因：
* 返回-1是为了处理具有相同首字母的字符串中长度稍短的那个字符。举例来说，
* 对于三个顺序字符abcfg,abc,abcds来说，abc是三者中最短的，我们很容易知道，
* abc应该排在最前面，那么我如何让计算机知道这件事呢。我们是这样处理的，在charAt
* 方法中可以看到，对于索引超出长度的字符串，我们返回的是-1.在count中我们对返回值加了1，
* 从而让count的索引都是非负整数。这样，我们就将所有字符都被检查过的字符串所在的子数组
* 排在其他子数组的前面，这样就不需要递归的将该子数组排序。
*
*/
int count[R+2]={0};
//计算频率， 注意此处的 R+2
for (i=lo; i<=hi; i++)
count[charAt(sVec[i], d) + 2]++;
//频率转化为索引
for (r=0; r<R+1; r++)
count[r+1] += count[r];
//分类
for (i=lo; i<=hi; i++)
aux[count[charAt(sVec[i], d) + 1]++] = sVec[i];
//回写
for (i=lo; i<=hi; i++)
sVec[i] = aux[i-lo];//注意aux下标
//以从左到右的每个字符为键进行排序
for (r=0; r<R; r++)//count[R+1]为0，不对应任何字符
MSD_sort(sVec, lo+count[r], lo+count[r+1]-1, d+1, aux);
}
int main(int argc, char* argv[])
{
string str;
vector<string> sVec;
ifstream infile("data.txt");
cout<<"------Before sort:"<<endl;
while (infile>>str)
{
cout<<str<<endl;
sVec.push_back(str);
}
int n = sVec.size();
vector<string> aux(n);
MSD_sort(sVec, 0, n-1, 0, aux);
cout<<"------After sort:"<<endl;
for (int i=0; i<n; i++)
cout<<sVec[i]<<endl;
return 0;
}
msd算法的性能及其改进
我们从三个方面衡量算法的性能：需要检查的字符数量，统计字符出现频率时所需的时间和空间，将频率转化为索引所需的时间和空间。
msd算法的性能取决于数据，因为他并非是比较排序，键的顺序并不重要，所需关注的只是键所对应的值：
对于随机输入，msd只检查足以区分字符串的(字符)，因为其运行时间是亚线性的。
对于非随机输入，他的运行时间仍然可能是亚线性的。特别是当存在大量等值键的情况下，msd会检查比随机输入更多的键，因而可能耗费更多的时间，其时间接近线性。
最坏情况下，即为所有字符都相同并且所有字符长度都一致，那么其运行时间是线性的。
用msd算法对基于大型字母表的字符串排序时，msd算法可能消耗大量的时间和空间，特别是在有大量重复字符串的情况下。
msd算法可以注意的地方：
- 小数组时可以使用改进后的插入排序。
- 对于含有大量等值键的子数组排序会比较慢。msd的最坏情况就是所有的键均相同。
- 额外空间的占用。为了进行切分，msd算法使用了两个辅助数组，一个是aux， 一个是count。本质上，使用aux只是为了保证稳定性。aux当然可以舍弃，但是这样就不会有稳定性了。
4.参考链接
- https://segmentfault.com/a/1190000012923917
- https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%9F%BA%E6%95%B0%E6%8E%92%E5%BA%8F
- https://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%AE%A1%E6%95%B0%E6%8E%92%E5%BA%8F
- https://blog.csdn.net/liujianfeng1984/article/details/48488597
- https://blog.csdn.net/xuelabizp/article/details/50781616
来源：https://www.cnblogs.com/imilano/p/9655754.html