非比较排序-创新互联
计数排序
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计数排序算法不是一个基于比较的排序算法,而且一种稳定的排序算法。
计数排序该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出。它的优势在于在对一定范围内的整数排序时,它的复杂度为Ο(n+k)(其中k是整数的范围),快于任何比较排序算法。
计数排序的基本思想是对于给定的输入序列中的每一个元素x,确定该序列中值小于x的元素的个数(此处并非比较各元素的大小,而是通过对元素值的计数和计数值的累加来确定)。一旦有了这个信息,就可以将x直接存放到最终的输出序列的正确位置上。例如,如果输入序列中只有17个元素的值小于x的值,则x可以直接存放在输出序列的第18个位置上。当然,如果有多个元素具有相同的值时,我们不能将这些元素放在输出序列的同一个位置上,因此,上述方案还要作适当的修改。
代码实现: #pragma once #include//计数排序 // //选取大的数,选取最小的数,开辟Max-Min+1个空间 void GetMinMax(int *a, int size, int *max, int *min) { assert(a); for (int i = 0; i < size; i++) { if (a[i] < *min) { *min = a[i]; } if (a[i]>*max) { *max = a[i]; } } return; } void CountSort(int *a, int size) { assert(a); int max = a[0]; int min = a[0]; GetMinMax(a, size, &max, &min); int newsize = max - min + 1; int *count=new int[newsize]; memset(count, 0, (sizeof(int))*newsize); for (int j = 0; j < size; j++) { (count[a[j] - min])++; } int index = 0; for (int k = 0; k < newsize; k++) { int number = count[k]; while (number>0) { a[index++] = k + min; number--; } } delete[]count; return; }
测试案例:
void CountSortTest() { int array1[] = { 12, 5, 18, 19, 0, 5, 7, 3, 6 }; CountSort(array1, sizeof(array1) / sizeof(int)); Print(array1, sizeof(array1) / sizeof(int)); int array2[] = { 12, 5, 3,18, 3,19, 0, 5,3, 7, 3, 6 }; CountSort(array2, sizeof(array2) / sizeof(int)); Print(array2, sizeof(array2) / sizeof(int)); return; }
基数排序
(radixsort)则是属于“分配式排序”(distributionsort),基数排序法又称“桶子法”(bucketsort)或binsort,顾名思义,它是透过键值的部份资讯,将要排序的元素分配至某些“桶”中,藉以达到排序的作用,基数排序法是属于稳定性的排序,其时间复杂度为O(nlog(r)m),其中r为所采取的基数,而m为堆数,在某些时候,基数排序法的效率高于其它的比较性排序法。基数排序的发明可以追溯到1887年赫尔曼·何乐礼在打孔卡片制表机(Tabulation Machine)上的贡献。
以MLD为例,如图:
代码实现: //基数排序 //得到数据的大位数 int GetMaxRadix(int *a, size_t size) { int radix = 1; int max = 10; for (size_t i = 0; i < size; i++) { while (a[i]>max) { radix += 1; max *= 10; } } return radix; } //得到数据某一位数 int Data_k_Bit(int data,int k) { for (int i = 1; i < k; i++) { data /= 10; } return data % 10; } //从低位到高位排序 void LSDSort(int a[], size_t size) { assert(a); int maxRadix = GetMaxRadix(a, size); int count[10] = { 0 };//存放尾数为0-9的个数 int start[10] = { 0 };//开始存放数据的位置 int *bucket = new int[size]; //计数个位分别为0—9的个数 for (int i = 1; i <= maxRadix; ++i) { memset(count, 0, sizeof(count)); for (size_t j = 0; j < size; ++j) { int num = Data_k_Bit(a[j], i); count[num]++; } start[0] = 0; size_t index = 1; for (; index < 10; index++) { start[index] = start[index - 1] + count[index - 1]; } for (size_t j = 0; j < size; ++j) { int num = Data_k_Bit(a[j], i); bucket[start[num]++] = a[j]; } memcpy(a, bucket, sizeof(int)*size); } delete[]bucket; } void Print(int *a, int size) { assert(a); for (int i = 0; i < size; i++) { cout << a[i] << " "; } cout << endl; return; } void MSDSort(int *a, size_t size) { int count[10] = {0}; int start[10] = {0}; int *bucket = new int[size]; int maxRadix = GetMaxRadix(a, size); for (int i = maxRadix; i >= 1; i--) { memset(count, 0, sizeof(count)); for (size_t j = 0; j < size; j++) { int num = Data_k_Bit(a[j], i); count[num]++; } for (int j = 1; j < 10; j++) { start[j] = start[j - 1] + count[j - 1]; } for (size_t j = 0; j < size; j++) { int num = Data_k_Bit(a[j], i); bucket[start[num]++] = a[j]; } memcpy(a, bucket, sizeof(int)*size); } delete[]bucket; //delete[]bucket; }
测试案例:
void LSDSorTest() { int array1[] = { 12, 5, 18, 19, 0, 5, 7, 3, 6 }; LSDSort(array1, sizeof(array1) / sizeof(int)); Print(array1, sizeof(array1) / sizeof(int)); int array2[] = { 12, 5, 3, 18, 3, 19, 0, 5, 3, 7, 3, 6 }; LSDSort(array2, sizeof(array2) / sizeof(int)); Print(array2, sizeof(array2) / sizeof(int)); return; } void MSDSorTest() { int array1[] = { 12, 5, 18, 19, 0, 5, 7, 3, 6 }; MSDSort(array1, sizeof(array1) / sizeof(int)); Print(array1, sizeof(array1) / sizeof(int)); int array2[] = { 12, 5, 3, 18, 3, 19, 0, 5, 3, 7, 3, 6 }; MSDSort(array2, sizeof(array2) / sizeof(int)); Print(array2, sizeof(array2) / sizeof(int)); return; }
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