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计数排序是比较容易的排序算法,可是对数量级较小的整数排序很实用。
计数排序是一个 非基于比较的排序算法,该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出。它的优点在于在对 必定范围内的 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。固然这是一种牺牲空间换取时间的作法,并且当O(k)>O(n*log(n))
的时候其效率反而不如基于比较的排序(基于比较的排序的时间复杂度在理论上的下限是O(n*log(n)), 如 归并排序, 堆排序)
例如:计数排序是用来排序0到100之间的数字的最好的算法,可是它不适合按字母顺序排序人名。可是,计数排序能够用在基数排序中的算法来排序数据范围很大的数组。微信
若是有疑问,看下边一个例子
题目:数组里有20个随机数,取值范围为从0到10,要求用最快的速度把这20个整数从小到大进行排序。
不管是[归并排序](),[冒泡排序]()仍是[快速排序]()等等,都是基于元素之间的比较来进行排序的。可是有一种特殊的排序算法叫计数排序,这种排序算法不是基于元素比较,而是利用 数组下标
来肯定元素的正确位置。性能
经过计数排序特性分析题目,咱们知道整数的取值范围是从0到10,那么这些整数的值确定是在0到10这11个数里面。因而咱们能够创建一个长度为11的数组,数组下标从0到10,元素初始值全为0,以下所示:spa
先假设20个随机整数的值是: 9, 3, 5, 4, 9, 1, 2, 7, 8,1,3, 6, 5, 3, 4, 0, 10, 9, 7, 9
code
加1
操做。好比第一个整数是 9,那么数组下标为 9 的元素加 1:blog
最终,数列遍历完毕时,数组的状态以下:排序
数组中的每个值,表明了数列中对应整数的出现次数。教程
有了这个统计结果,排序就很简单了,直接遍历数组,输出数组元素的下标值,元素的值是几,就输出几回:
0, 1, 1, 2, 3, 3, 3, 4, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 9, 9, 9, 10
这就是计数排序的基本过程,它适用于必定范围的整数排序。在取值范围不是很大的状况下,它的性能在某些状况甚至快过那些O(nlogn)的排序,例如快速排序、归并排序。
@Test public void sortJavaPub(){ int [] array = {2,1,5,3,4}; //1.获得数列的最大值 int max = array[0]; for (int i = 1; i < array.length; i++) { if (array[i] > max) max = array[i]; } //2.根据数列的最大值肯定统计数组的长度 int[] coutArray = new int[max + 1]; //3.遍历数列,填充统计数组 for(int i = 0; i < array.length; i++) coutArray[array[i]]++; //4.遍历统计数组,输出结果 int index = 0; int[] sortedArray = new int[array.length]; for (int i = 0; i < coutArray.length; i++) { for (int j = 0; j < coutArray[i]; j++) { sortedArray[index++] = i; } } System.out.println(Arrays.toString(sortedArray)); }
返回结果:
[1, 2, 3, 4, 5]
1. 当数列最大最小值差距过大时,并不适用于计数排序
好比给定20个随机整数,范围在0到1亿之间,此时若是使用计数排序的话,就须要建立长度为1亿的数组,不但严重浪费了空间,并且时间复杂度也随之升高。
2. 当数列元素不是整数时,并不适用于计数排序
若是数列中的元素都是小数,好比3.1415,或是0.00000001这样子,则没法建立对应的统计数组,这样显然没法进行计数排序。