计数排序:n个输入元素的每个都是在0到k之间的整数(k为某个整数)。ios
1.假设输入数组是A[1..n],还须要两个数组:B[1..n]存放排序的输出,C[0..k]提供临时存储空间web
2.C[i]中存放等于 i 的元素的个数,i=0,1,,k数组
3.经过相加计算肯定有多少元素是小于等于i的spa
4.把每一个元素A[i]放到数组B正确的位置code
#include <iostream> #include <vector> using namespace std; void CountSort(vector<int> &arr, int maxVal) { int len = arr.size(); if (len < 1) return; vector<int> count(maxVal+1, 0); vector<int> tmp(arr); for (auto x : arr) count[x]++; for (int i = 1; i <= maxVal; ++i) count[i] += count[i - 1]; for (int i = len - 1; i >= 0; --i) { arr[count[tmp[i]] - 1] = tmp[i]; count[tmp[i]]--; //注意这里要减1 } } int main() { vector<int> arr = { 1,5,3,7,6,2,8,9,4,3,3 }; int maxVal = 9; CountSort(arr,maxVal); for (auto x : arr) cout << x << " "; cout << endl; return 0; }
计数排序的升级版:计数排序计算等于某个值的元素的个数,桶排序则是计算值在cdn
某区间的元素的个数,每一个桶就是一个区间,分好后经过其余排序方法进行桶内排序。blog
当待排序元素取值范围过大或者不是整数时,就不能使用计数排序,可以使用桶排序。排序
1.计数排序io
计数排序须要根据原始数列的取值范围,建立一个统计数组,用来统计原始数列中每个可能的整数值所出现的次数。class
原始数列中的整数值,和统计数组的下标是一一对应的,以数列的最小值做为偏移量。好比原始数列的最小值是90,
那么整数95对应的统计数组下标就是 95-90 = 5。
2.桶排序
每个桶(bucket)表明一个区间范围,里面能够承载一个或多个元素。桶排序的第一步,就是建立这些桶,肯定每个桶的区间范围:
具体创建多少个桶,如何肯定桶的区间范围,有不少不一样的方式。
当待排序元素在某个区间内分布均匀时,桶排序效率很高,但若是分布很不均匀,桶排序意义不大。
基数排序是先按最低位进行排序,依次向高位排。
前提是对每一位的排序必须是稳定的,例如能够基于计数排序进行基数排序。