基数排序是怎么排的_基数排序详细过程
计数排序
学习基数排序之前首先学习计数排序。
计数排序假设每个元素都是在0到k之间的一个整数。
基数排序的基本思想，对于每个元素x，如果我们知道了小于x的元素的个数，就可以确定输出数组中元素x的位置，那么直接将元素x放到输出数组中。比如有3小于x的元素，那在输出数组中，x肯定位于第4个位置。
计数排序的算法用伪代码描述为：
counting-sort（a，k）
// 初始化数组c
for i=0 to k
c［i］=0
// 统计a［j］元素出现的次数，保存到c数组中
for j=0 to a.length
c［a［j］］=c［a［j］］+1
// 统计小于等于a［j］元素的个数
for k=0 to k
c［k］=c［k-1］+c［k］
// 将a中的元素放在b中正确的位置
for i=a.length to 0
b［c［a［i］］-1］=a［i］
c［a［i］］=c［a［i］］-1
注：由于有可能有相同元素存在，所以，每次将a［i］元素放入b数组中，都要将c［a［j］］的值减一，这样当遇到下一个值等于a［j］的元素时，该元素就能放在输出数组中a［j］的前面。
计数排序的详细过程如下
计数排序的关键代码如下
public int［］ countsort（int a［］， int k） {
int［］ b = new int［a.length］;
int［］ c = new int［k］;
for （int i = 0; i
c［i］ = 0;
}
for （int i = 0; i
c［a［i］］ += 1;
}
for （int i = 0; i = 0; i--） {
b［c［a［i］］ - 1］ = a［i］;
c［a［i］］ = c［a［i］］ - 1;
}
return b;
}
计数排序的性能
很容易得到计数排序的时间复杂度为：t（n）=o（k+n），因此当k小于等于n，也就是当k=o（n），k和n同阶时，采用计数排序的时间复杂度为t（n）=o（n）
同时，计数排序也是一种稳定的排序算法。
基数排序 基数排序最初是用在打孔卡片制表机上的一种排序算法，由herman hollerith发明，也就是ibm的创始人。
基数排序从最低为开始来排序的，从低位到高位，按位排序，按位排序必须是稳定的。
基数排序的详细过程
基数排序算法描述为
radix-sort（a，d）
for i=1 to d
use a stable sort to sort arrat a on digit i
在这里我们选择计数排序。考虑常规情况，对［0.。.9］之间的数排序，k=10，且一般有k<
基数排序的关键代码，这里以数组排序时按照十进制每位进行比较。
/**
* 基数排序
* @param result 最终已排序的数组，共用一个节省空间
* @param maxlen 待排序的数组中最大的位数
*/
public static void radixsort（int［］ a，int［］ result， int maxlen） {
int flag = 1;
// 保存每轮要排序的位对应数组a的值
int ［］ digitarr = new int［a.length］;
for（int i=0; i
// 共比较的轮数
flag *= 10;
// b数组中对应的装着a数组中每位的数，第一轮装着各位，第二轮装着十位数。。.
for （int j = 0; j < digitarr.length; j++） {
digitarr［j］=a［j］%flag;
digitarr［j］=digitarr［j］/（flag/10）;
}
countsort（a， digitarr，result，10）;
// 每一轮计数排序完后刷新下一轮要排序的数组
system.arraycopy（result， 0， a， 0，result.length）;
}
}
调用计数排序的函数
/**
* 计数排序 ：对数组a中的元素按某些位排序
* @param tmp 要参与排序的当前位的值保存在tmp中
* @param result 每次计数排序后的新的数组顺序
*/
public static void countsort（int a［］， int tmp［］， int result［］， int k） {
int［］ c = new int［k］;
for （int i = 0; i < c.length; i++） {
c［i］ = 0;
}
for （int i = 0; i
c［tmp［i］］ += 1;
}
for （int i = 0; i = 0; i--） {
// 和计数排序唯一的差别在于赋值的时候用真实的数据
result［c［tmp［i］］ - 1］ = a［i］;
c［tmp［i］］ = c［tmp［i］］ - 1;
}
}
基数排序的性能
如果基数排序使用的稳定排序算法的时间复杂度为o（n+k），那么基数排序的时间复杂度为t（n）=o（d（n+k））
很容易理解要循环d轮，每轮耗时为o（n+k），于是总的耗时为o（d（n+k））
在此基础上，从2^r进制来看，此时k为2^r，并且一个b位数要比较b/r轮。于是我们得到t（n）=o（（b/r）（n+2^r））
对上式求导可得其最小值。此时r=lgn，此时t（n）=o（（b/lgn）n），如果再取b=lgn，这时就能达到最少的运行时间，时间复杂度为t（n）=o（n）
基数排序也是稳定的排序算法
取代传统燃油汽车大势所趋，新能源汽车渗透率超50%
浩轩论币：数字货币比特币3.31暴躁委婉传情，抵挡不住周末的火热
小米7内幕曝光：颜值很逆天骁龙845已确定，还有OLED全面屏！
“VR让世界更精彩——育新机、开新局”为主题的2020世界VR产业大会云峰会
工业和信息化部 中小企业经营管理领军人才——集成电路及应用产业高级研修班
基数排序是怎么排的_基数排序详细过程
语音识别系统市场前景及发展趋势
如何释放电脑内存
曝微软Surface广告投入比苹果iPad至少高出4倍以上
基于DSP实现可并机的逆变电源
视频领域和人工智能技术如何融合
全新3D Workbench解决方案大幅改善PCB设计时间
使用复合机器人需要注意哪些事项？
ADC驱动放大器AD8137原理及应用
物联网产业难以落地？2018年还会持续推动吗？
智慧城市建设以什么为根本
交换芯片只适用在交换机上的？
iPhone X耗电异常 飞行模式闪降64%电量
低压总断路器保护整定方法详解
Vishay电动汽车专用EMI抑制安规电容器
计数排序假设每个元素都是在0到k之间的一个整数。
基数排序的基本思想，对于每个元素x，如果我们知道了小于x的元素的个数，就可以确定输出数组中元素x的位置，那么直接将元素x放到输出数组中。比如有3小于x的元素，那在输出数组中，x肯定位于第4个位置。
计数排序的算法用伪代码描述为：
counting-sort（a，k）
// 初始化数组c
for i=0 to k
c［i］=0
// 统计a［j］元素出现的次数，保存到c数组中
for j=0 to a.length
c［a［j］］=c［a［j］］+1
// 统计小于等于a［j］元素的个数
for k=0 to k
c［k］=c［k-1］+c［k］
// 将a中的元素放在b中正确的位置
for i=a.length to 0
b［c［a［i］］-1］=a［i］
c［a［i］］=c［a［i］］-1
注：由于有可能有相同元素存在，所以，每次将a［i］元素放入b数组中，都要将c［a［j］］的值减一，这样当遇到下一个值等于a［j］的元素时，该元素就能放在输出数组中a［j］的前面。
计数排序的详细过程如下
计数排序的关键代码如下
public int［］ countsort（int a［］， int k） {
int［］ b = new int［a.length］;
int［］ c = new int［k］;
for （int i = 0; i
}
for （int i = 0; i
}
for （int i = 0; i = 0; i--） {
b［c［a［i］］ - 1］ = a［i］;
c［a［i］］ = c［a［i］］ - 1;
}
return b;
}
计数排序的性能
很容易得到计数排序的时间复杂度为：t（n）=o（k+n），因此当k小于等于n，也就是当k=o（n），k和n同阶时，采用计数排序的时间复杂度为t（n）=o（n）
同时，计数排序也是一种稳定的排序算法。
基数排序 基数排序最初是用在打孔卡片制表机上的一种排序算法，由herman hollerith发明，也就是ibm的创始人。
基数排序从最低为开始来排序的，从低位到高位，按位排序，按位排序必须是稳定的。
基数排序的详细过程
基数排序算法描述为
radix-sort（a，d）
for i=1 to d
use a stable sort to sort arrat a on digit i
在这里我们选择计数排序。考虑常规情况，对［0.。.9］之间的数排序，k=10，且一般有k<
/**
* 基数排序
* @param result 最终已排序的数组，共用一个节省空间
* @param maxlen 待排序的数组中最大的位数
*/
public static void radixsort（int［］ a，int［］ result， int maxlen） {
int flag = 1;
// 保存每轮要排序的位对应数组a的值
int ［］ digitarr = new int［a.length］;
for（int i=0; i
flag *= 10;
// b数组中对应的装着a数组中每位的数，第一轮装着各位，第二轮装着十位数。。.
for （int j = 0; j < digitarr.length; j++） {
digitarr［j］=a［j］%flag;
digitarr［j］=digitarr［j］/（flag/10）;
}
countsort（a， digitarr，result，10）;
// 每一轮计数排序完后刷新下一轮要排序的数组
system.arraycopy（result， 0， a， 0，result.length）;
}
}
调用计数排序的函数
/**
* 计数排序 ：对数组a中的元素按某些位排序
* @param tmp 要参与排序的当前位的值保存在tmp中
* @param result 每次计数排序后的新的数组顺序
*/
public static void countsort（int a［］， int tmp［］， int result［］， int k） {
int［］ c = new int［k］;
for （int i = 0; i < c.length; i++） {
c［i］ = 0;
}
for （int i = 0; i
}
for （int i = 0; i = 0; i--） {
// 和计数排序唯一的差别在于赋值的时候用真实的数据
result［c［tmp［i］］ - 1］ = a［i］;
c［tmp［i］］ = c［tmp［i］］ - 1;
}
}
基数排序的性能
如果基数排序使用的稳定排序算法的时间复杂度为o（n+k），那么基数排序的时间复杂度为t（n）=o（d（n+k））
很容易理解要循环d轮，每轮耗时为o（n+k），于是总的耗时为o（d（n+k））
在此基础上，从2^r进制来看，此时k为2^r，并且一个b位数要比较b/r轮。于是我们得到t（n）=o（（b/r）（n+2^r））
对上式求导可得其最小值。此时r=lgn，此时t（n）=o（（b/lgn）n），如果再取b=lgn，这时就能达到最少的运行时间，时间复杂度为t（n）=o（n）
基数排序也是稳定的排序算法
取代传统燃油汽车大势所趋，新能源汽车渗透率超50%
浩轩论币：数字货币比特币3.31暴躁委婉传情，抵挡不住周末的火热
小米7内幕曝光：颜值很逆天骁龙845已确定，还有OLED全面屏！
“VR让世界更精彩——育新机、开新局”为主题的2020世界VR产业大会云峰会
工业和信息化部 中小企业经营管理领军人才——集成电路及应用产业高级研修班
基数排序是怎么排的_基数排序详细过程
语音识别系统市场前景及发展趋势
如何释放电脑内存
曝微软Surface广告投入比苹果iPad至少高出4倍以上
基于DSP实现可并机的逆变电源
视频领域和人工智能技术如何融合
全新3D Workbench解决方案大幅改善PCB设计时间
使用复合机器人需要注意哪些事项？
ADC驱动放大器AD8137原理及应用
物联网产业难以落地？2018年还会持续推动吗？
智慧城市建设以什么为根本
交换芯片只适用在交换机上的？
iPhone X耗电异常 飞行模式闪降64%电量
低压总断路器保护整定方法详解
Vishay电动汽车专用EMI抑制安规电容器