算法与数据结构——计数排序

news/2025/1/22 9:09:35/文章来源:https://www.cnblogs.com/1873cy/p/18510028

计数排序

计数排序(counting sort)通过统计元素数量来实现排序,通常应用于整数数组。

简单实现

给定一个长度为n的数组nums,其中的元素都是“非负整数”,计数排序的整体流程如下:

  1. 遍历数组,找出其中最大的数组,记为m,然后创建一个长度为 m+1 的辅助数组counter
  2. 借助counter统计nums中各数字的出现次数,其中counter[num]对应数字num的出现次数。统计方法很简单,只需遍历nums,每轮将counter[num]增加1即可。
  3. 由于counter的各个索引天然有序,因此相当于所有数字已经排好序了。接下来,遍历counter,根据各数组出现次数从小到大的顺序填入nums即可。

/* 计数排序 */
// 简单排序,无法用于排序对象
void countingSortNative(vector<int> &nums){// 1. 统计数组最大元素 mint m = 0;for (int num : nums){m = m > num ? m : num;}// 2. 统计各数字的出现次数// counter[num] 代表 num 的出现次数vector<int> counter(m + 1);for (int num : nums){counter[num]++;}// 3. 遍历 counter ,将各元素填入原数组 numsint i = 0;for (int num = 0; num < m + 1; num++){for (int j = 0; j < counter[num]; j++, i++){nums[i] = num;}}
}

计数排序与桶排序的联系
从桶排序的角度看,我们可以将计数数组counter的每一个索引视为一个桶,将统计数量的过程看作各个元素分配到对应的桶中。本质上,计数排序是桶排序在整数类型数据下的一个特例。

完整实现

当输入数据是对象时,上述步骤3.就失效了。假设输入数据时商品对象,我们想按照商品价格(类的成员变量)对商品进行;排序,而上述算法只能给出价格的排序结果。

如何才能得到原数据的排序结果呢?我们首先计算counter的“前缀和”。顾名思义,索引i处的前缀和prefix[i]等于数组前i个元素之和:

前缀和具有明确的意义,prefix[num] - 1代表元素num在结果数组res中最后一次出现的索引。这个信息非常关键,因为它告诉我们各个元素应该出现在结果数组的哪个位置。接下来,我们倒序遍历原数组nums的每个元素num,在每轮迭代中执行以下两步。

  1. num填入数组res的索引prefix[num] - 1处。
  2. 令前缀和prefix[num]减小1,从而得到下次放置num的索引。

遍历完成后,数组res中就是排序好的结果,最后使用res覆盖原数组nums即可。

/* 计数排序 */
// 完整实现,可排序对象,并且是稳定排序
void countingSort(vector<int> &nums){// 1. 统计数组最大元素int m = 0;for (int num : nums){m = m > num ? m : num;}// 2. 统计各个数字的出现次数// counter[num] 代表num的出现次数vector<int> counter(m + 1);for (int num : nums){counter[num]++;}// 3. 求 counter 的前缀和,将“出现次数”转换为“尾索引”// 即 counter[num]-1 是 num 在 res 中最后一次出现的索引for (int i = 0; i < counter.size() - 1; ++i){counter[i + 1] += counter[i];}// 4. 倒序遍历 nums ,将各元素填入结果数组 res// 初始化数组 res 用于记录结果int n = nums.size();vector<int> res(n);for (int i = n - 1; i >= 0; --i){int num = nums[i];res[counter[num] - 1] = num;counter[num]--;}nums = res;
}

算法特性

  • 时间复杂度为O(n+m):涉及遍历nums和遍历counter,都使用线性时间。一半情况下𝑛 ≫ m,时间复杂度趋于O(n)。
  • 空间复杂度为O(n+m)、非原地排序:借助了长度分别为n和m的数组rescounter
  • 稳定排序:由于向res中填充元素的顺序是“从右向左”的,因此倒序遍历数组可以避免改变相等元素之间的相对位置,从而实现稳定排序。实际上,正序遍历nums也可以得到正确的排序结果,但结果是非稳定的。

局限性

计数排序使用的前置条件相对较为严格。

计数排序只适用于非负整数。若想将其用于其他类型的数据,需要确保这些数据可以转换为非负整数,并且在转换过程中不能改变各个元素之间的相对大小关系。例如,对于包含负数的整数数组,可以先给所有数字加上一个常数,将全部数字转化为正数,排序完成后再转换回去。

计数排序适用于数据量大但数据范围较小的情况。比如在上述示例中m不能太大,否则会占用过多空间。而当n<<m时,计数排序使用O(m)时间,可能比O(nlogn)的排序算法还要慢。

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