有没有好的做海报的网站,汕头集团做网站方案,做的网站需要买什么系统服务器,服务器维护教程点击上方“零一视界”#xff0c;选择“星标”公众号资源干货#xff0c;第一时间送达作者 | 不该相遇在秋天责编 | 程序员小吴前言本文全长 14237 字#xff0c;配有 70 张图片和动画#xff0c;和你一起一步步看懂排序算法的运行过程。预计阅读时间 47 分钟#xff0c;强… 点击上方“零一视界”选择“星标”公众号资源干货第一时间送达作者 | 不该相遇在秋天责编 | 程序员小吴前言本文全长 14237 字配有 70 张图片和动画和你一起一步步看懂排序算法的运行过程。预计阅读时间 47 分钟强烈建议先收藏然后通过电脑端进行阅读。No.1 冒泡排序冒泡排序无疑是最为出名的排序算法之一从序列的一端开始往另一端冒泡(你可以从左往右冒泡也可以从右往左冒泡看心情)依次比较相邻的两个数的大小(到底是比大还是比小也看你心情)。冒泡排序动图演示图解冒泡排序以 [ 82597 ] 这组数字来做示例上图来战从左往右依次冒泡将小的往右移动冒泡排序1首先比较第一个数和第二个数的大小我们发现 2 比 8 要小那么保持原位不做改动。位置还是 82597 。指针往右移动一格接着比较冒泡排序2比较第二个数和第三个数的大小发现 2 比 5 要小所以位置交换交换后数组更新为[ 85297 ]。指针再往右移动一格继续比较冒泡排序3比较第三个数和第四个数的大小发现 2 比 9 要小所以位置交换交换后数组更新为[ 85927 ]同样指针再往右移动继续比较冒泡排序4比较第 4 个数和第 5 个数的大小发现 2 比 7 要小所以位置交换交换后数组更新为[ 85972 ]下一步指针再往右移动发现已经到底了则本轮冒泡结束处于最右边的 2 就是已经排好序的数字。通过这一轮不断的对比交换数组中最小的数字移动到了最右边。接下来继续第二轮冒泡冒泡排序5冒泡排序6冒泡排序7由于右边的 2 已经是排好序的数字就不再参与比较所以本轮冒泡结束本轮冒泡最终冒到顶部的数字 5 也归于有序序列中现在数组已经变化成了[ 89752 ]。冒泡排序8让我们开始第三轮冒泡吧冒泡排序9冒泡排序10由于 8 比 7 大所以位置不变此时第三轮冒泡也已经结束第三轮冒泡的最后结果是[ 98752 ]紧接着第四轮冒泡冒泡排序119 和 8 比位置不变即确定了 8 进入有序序列那么最后只剩下一个数字 9 放在末尾自此排序结束。代码实现public static void sort(int arr[]){for( int i 0 ; i 1 ; i ){for(int j 0;j 1 - i ; j){int temp 0;if(arr[j] 1]){ temp arr[j]; arr[j] arr[j 1]; arr[j 1] temp; } } }}冒泡的代码还是相当简单的两层循环外层冒泡轮数里层依次比较江湖中人人尽皆知。我们看到嵌套循环应该立马就可以得出这个算法的时间复杂度为O(n2)。冒泡优化冒泡有一个最大的问题就是这种算法不管不管你有序还是没序闭着眼睛把你循环比较了再说。比如我举个数组例子[ 98765 ]一个有序的数组根本不需要排序它仍然是双层循环一个不少的把数据遍历干净这其实就是做了没必要做的事情属于浪费资源。针对这个问题我们可以设定一个临时遍历来标记该数组是否已经有序如果有序了就不用遍历了。public static void sort(int arr[]){for( int i 0;i 1 ; i ){boolean isSort true;for( int j 0;j 1 - i ; j ){int temp 0;if(arr[j] 1]){ temp arr[j]; arr[j] arr[j 1]; arr[j 1] temp; isSort false; } }if(isSort){break; } }}No.2 选择排序选择排序的思路是这样的首先找到数组中最小的元素拎出来将它和数组的第一个元素交换位置第二步在剩下的元素中继续寻找最小的元素拎出来和数组的第二个元素交换位置如此循环直到整个数组排序完成。至于选大还是选小这个都无所谓你也可以每次选择最大的拎出来排也可以每次选择最小的拎出来的排只要你的排序的手段是这种方式都叫选择排序。选择排序动画演示图解选择排序我们还是以[ 82597 ]这组数字做例子。第一次选择先找到数组中最小的数字 2 然后和第一个数字交换位置。(如果第一个数字就是最小值那么自己和自己交换位置也可以不做处理就是一个 if 的事情)选择排序1第二次选择由于数组第一个位置已经是有序的所以只需要查找剩余位置找到其中最小的数字5然后和数组第二个位置的元素交换。选择排序2第三次选择找到最小值 7 和第三个位置的元素交换位置。选择排序3第四次选择找到最小值8和第四个位置的元素交换位置。选择排序4最后一个到达了数组末尾没有可对比的元素结束选择。如此整个数组就排序完成了。代码实现public static void sort(int arr[]){for( int i 0;i int min i;//最小元素的下标for(int j i 1;j if(arr[j] min j;//找最小值 } }//交换位置int temp arr[i]; arr[i] arr[min]; arr[min] temp; }}双层循环时间复杂度和冒泡一模一样都是O(n2)。No.3 插入排序插入排序的思想和我们打扑克摸牌的时候一样从牌堆里一张一张摸起来的牌都是乱序的我们会把摸起来的牌插入到左手中合适的位置让左手中的牌时刻保持一个有序的状态。那如果我们不是从牌堆里摸牌而是左手里面初始化就是一堆乱牌呢 一样的道理我们把牌往手的右边挪一挪把手的左边空出一点位置来然后在乱牌中抽一张出来插入到左边再抽一张出来插入到左边再抽一张插入到左边每次插入都插入到左边合适的位置时刻保持左边的牌是有序的直到右边的牌抽完则排序完毕。插入排序动画演示图解插入排序数组初始化[ 82597 ]我们把数组中的数据分成两个区域已排序区域和未排序区域初始化的时候所有的数据都处在未排序区域中已排序区域是空。插入排序1第一轮从未排序区域中随机拿出一个数字既然是随机那么我们就获取第一个然后插入到已排序区域中已排序区域是空那么就不做比较默认自身已经是有序的了。(当然了第一轮在代码中是可以省略的从下标为1的元素开始即可)插入排序2第二轮继续从未排序区域中拿出一个数插入到已排序区域中这个时候要遍历已排序区域中的数字挨个做比较比大比小取决于你是想升序排还是想倒序排这里排升序插入排序3第三轮排 5 插入排序4第四轮排 9 插入排序5第五轮排 7插入排序6排序结束。代码实现public static void sort(int[] arr) {int n arr.length;for (int i 1; i int value arr[i];int j 0;//插入的位置for (j i-1; j 0; j--) {if (arr[j] value) { arr[j1] arr[j];//移动数据 } else {break; } } arr[j1] value; //插入数据 }}从代码里我们可以看出如果找到了合适的位置就不会再进行比较了就好比牌堆里抽出的一张牌本身就比我手里的牌都小那么我只需要直接放在末尾就行了不用一个一个去移动数据腾出位置插入到中间。所以说最好情况的时间复杂度是 O(n)最坏情况的时间复杂度是 O(n2)然而时间复杂度这个指标看的是最坏的情况而不是最好的情况所以插入排序的时间复杂度是 O(n2)。No.4 希尔排序希尔排序这个名字来源于它的发明者希尔也称作“缩小增量排序”是插入排序的一种更高效的改进版本。我们知道插入排序对于大规模的乱序数组的时候效率是比较慢的因为它每次只能将数据移动一位希尔排序为了加快插入的速度让数据移动的时候可以实现跳跃移动节省了一部分的时间开支。希尔排序动画演示图解希尔排序待排序数组 10 个数据希尔排序1假设计算出的排序区间为 4 那么我们第一次比较应该是用第 5 个数据与第 1 个数据相比较。希尔排序2调换后的数据为[ 7259810115123 ]然后指针右移第 6 个数据与第 2 个数据相比较。希尔排序3指针右移继续比较。希尔排序4希尔排序5如果交换数据后发现减去区间得到的位置还存在数据那么继续比较比如下面这张图12 和 8 相比较原地不动后指针从 12 跳到 8 身上继续减去区间发现前面还有一个下标为 0 的数据 7 那么 8 和 7 相比较。希尔排序6比较完之后的效果是 7812 三个数为有序排列。希尔排序7当最后一个元素比较完之后我们会发现大部分值比较大的数据都似乎调整到数组的中后部分了。假设整个数组比较长的话比如有 100 个数据那么我们的区间肯定是四五十调整后区间再缩小成一二十还会重新调整一轮直到最后区间缩小为 1就是真正的排序来了。希尔排序8指针右移继续比较希尔排序9重复步骤即可完成排序重复的图就不多画了。我们可以发现当区间为 1 的时候它使用的排序方式就是插入排序。代码实现public static void sort(int[] arr) {int length arr.length;//区间int gap 1;while (gap gap gap * 3 1; }while (gap 0) {for (int i gap; i int tmp arr[i];int j i - gap;//跨区间排序while (j 0 arr[j] tmp) { arr[j gap] arr[j]; j - gap; } arr[j gap] tmp; } gap gap / 3; }}可能你会问为什么区间要以 gap gap*3 1 去计算其实最优的区间计算方法是没有答案的这是一个长期未解决的问题不过差不多都会取在二分之一到三分之一附近。No.5 归并排序归并字面上的意思是合并归并算法的核心思想是分治法就是将一个数组一刀切两半递归切直到切成单个元素然后重新组装合并单个元素合并成小数组两个小数组合并成大数组直到最终合并完成排序完毕。归并排序动画演示图解归并排序我们以[ 82597 ]这组数字来举例归并排序1首先一刀切两半归并排序2再切归并排序3再切归并排序4粒度切到最小的时候就开始归并归并排序5归并排序6归并排序7数据量设定的比较少是为了方便图解数据量为单数是为了让你看到细节下面我画了一张更直观的图可能你会更喜欢归并排序8代码实现我们上面讲过归并排序的核心思想是分治分而治之将一个大问题分解成无数的小问题进行处理处理之后再合并这里我们采用递归来实现 public static void sort(int[] arr) {int[] tempArr new int[arr.length]; sort(arr tempArr 0 arr.length-1); }/** * 归并排序 * param arr 排序数组 * param tempArr 临时存储数组 * param startIndex 排序起始位置 * param endIndex 排序终止位置 */private static void sort(int[] arrint[] tempArrint startIndexint endIndex){if(endIndex startIndex){return; }//中部下标int middleIndex startIndex (endIndex - startIndex) / 2;//分解 sort(arrtempArrstartIndexmiddleIndex); sort(arrtempArrmiddleIndex 1endIndex);//归并 merge(arrtempArrstartIndexmiddleIndexendIndex); }/** * 归并 * param arr 排序数组 * param tempArr 临时存储数组 * param startIndex 归并起始位置 * param middleIndex 归并中间位置 * param endIndex 归并终止位置 */private static void merge(int[] arr int[] tempArr int startIndex int middleIndex int endIndex) {//复制要合并的数据for (int s startIndex; s endIndex; s) { tempArr[s] arr[s]; }int left startIndex;//左边首位下标int right middleIndex 1;//右边首位下标for (int k startIndex; k endIndex; k) {if(left middleIndex){//如果左边的首位下标大于中部下标证明左边的数据已经排完了。 arr[k] tempArr[right]; } else if (right endIndex){//如果右边的首位下标大于了数组长度证明右边的数据已经排完了。 arr[k] tempArr[left]; } else if (tempArr[right] arr[k] tempArr[right];//将右边的首位排入然后右边的下标指针1。 } else { arr[k] tempArr[left];//将左边的首位排入然后左边的下标指针1。 } } }我们可以发现 merge 方法中只有一个 for 循环直接就可以得出每次合并的时间复杂度为 O(n) 而分解数组每次对半切割属于对数时间 O(log n) 合起来等于 O(log2n) 也就是说总的时间复杂度为 O(nlogn) 。关于空间复杂度其实大部分人写的归并都是在 merge 方法里面申请临时数组用临时数组来辅助排序工作空间复杂度为 O(n)而我这里做的是原地归并只在最开始申请了一个临时数组所以空间复杂度为 O(1)。如果你对空间复杂度这一块不太了解可以查看小吴之前的数据结构系列文章---冰与火之歌「时间」与「空间」复杂度 。No.6 快速排序快速排序的核心思想也是分治法分而治之。它的实现方式是每次从序列中选出一个基准值其他数依次和基准值做比较比基准值大的放右边比基准值小的放左边然后再对左边和右边的两组数分别选出一个基准值进行同样的比较移动重复步骤直到最后都变成单个元素整个数组就成了有序的序列。(周知动图里面的大于小于写反小吴修正重新录制后上传新动图到微信后台却一直失败)快速排序动画演示图解快速排序我们以[ 82507461 ]这组数字来进行演示首先我们随机选择一个基准值快速排序1与其他元素依次比较大的放右边小的放左边快速排序2然后我们以同样的方式排左边的数据快速排序3继续排 0 和 1 快速排序4由于只剩下一个数所以就不用排了现在的数组序列是下图这个样子快速排序5右边以同样的操作进行即可排序完成。单边扫描快速排序的关键之处在于切分切分的同时要进行比较和移动这里介绍一种叫做单边扫描的做法。我们随意抽取一个数作为基准值同时设定一个标记 mark 代表左边序列最右侧的下标位置当然初始为 0 接下来遍历数组如果元素大于基准值无操作继续遍历如果元素小于基准值则把 mark 1 再将 mark 所在位置的元素和遍历到的元素交换位置mark 这个位置存储的是比基准值小的数据当遍历结束后将基准值与 mark 所在元素交换位置即可。代码实现public static void sort(int[] arr) { sort(arr 0 arr.length - 1);}private static void sort(int[] arr int startIndex int endIndex) {if (endIndex startIndex) {return; }//切分int pivotIndex partitionV2(arr startIndex endIndex); sort(arr startIndex pivotIndex-1); sort(arr pivotIndex1 endIndex);}private static int partition(int[] arr int startIndex int endIndex) {int pivot arr[startIndex];//取基准值int mark startIndex;//Mark初始化为起始下标for(int istartIndex1; iendIndex; i){if(arr[i] //小于基准值 则mark1并交换位置。 mark ;int p arr[mark]; arr[mark] arr[i]; arr[i] p; } }//基准值与mark对应元素调换位置 arr[startIndex] arr[mark]; arr[mark] pivot;return mark;}双边扫描另外还有一种双边扫描的做法看起来比较直观我们随意抽取一个数作为基准值然后从数组左右两边进行扫描先从左往右找到一个大于基准值的元素将下标指针记录下来然后转到从右往左扫描找到一个小于基准值的元素交换这两个元素的位置重复步骤直到左右两个指针相遇再将基准值与左侧最右边的元素交换。我们来看一下实现代码不同之处只有 partition 方法public static void sort(int[] arr) { sort(arr 0 arr.length - 1);}private static void sort(int[] arr int startIndex int endIndex) {if (endIndex startIndex) {return; }//切分int pivotIndex partition(arr startIndex endIndex); sort(arr startIndex pivotIndex-1); sort(arr pivotIndex1 endIndex);}private static int partition(int[] arr int startIndex int endIndex) {int left startIndex;int right endIndex;int pivot arr[startIndex];//取第一个元素为基准值while (true) {//从左往右扫描while (arr[left] pivot) { left;if (left right) {break; } }//从右往左扫描while (pivot right--;if (left right) {break; } }//左右指针相遇if (left right) {break; }//交换左右数据int temp arr[left]; arr[left] arr[right]; arr[right] temp; }//将基准值插入序列int temp arr[startIndex]; arr[startIndex] arr[right]; arr[right] temp;return right;}极端情况快速排序的时间复杂度和归并排序一样O(n log n)但这是建立在每次切分都能把数组一刀切两半差不多大的前提下如果出现极端情况比如排一个有序的序列如[ 987654321 ]选取基准值 9 那么需要切分 n - 1 次才能完成整个快速排序的过程这种情况下时间复杂度就退化成了 O(n2)当然极端情况出现的概率也是比较低的。所以说快速排序的时间复杂度是 O(nlogn)极端情况下会退化成 O(n2)为了避免极端情况的发生选取基准值应该做到随机选取或者是打乱一下数组再选取。另外快速排序的空间复杂度为 O(1)。No.7 堆排序堆排序顾名思义是利用堆这种数据结构来进行排序的算法。如果你不了解堆这种数据结构可以查看小吴之前的数据结构系列文章---看动画轻松理解堆如果你了解堆这种数据结构你应该知道堆是一种优先队列两种实现最大堆和最小堆由于我们这里排序按升序排所以就直接以最大堆来说吧。我们完全可以把堆(以下全都默认为最大堆)看成一棵完全二叉树但是位于堆顶的元素总是整棵树的最大值每个子节点的值都比父节点小由于堆要时刻保持这样的规则特性所以一旦堆里面的数据发生变化我们必须对堆重新进行一次构建。既然堆顶元素永远都是整棵树中的最大值那么我们将数据构建成堆后只需要从堆顶取元素不就好了吗 第一次取的元素是否取的就是最大值取完后把堆重新构建一下然后再取堆顶的元素是否取的就是第二大的值 反复的取取出来的数据也就是有序的数据。堆排序动画演示图解堆排序我们以[ 825973 ]这组数据来演示。首先将数组构建成堆。堆排序1既然构建成堆结构了那么接下来我们取出堆顶的数据也就是数组第一个数 9 取法是将数组的第一位和最后一位调换然后将数组的待排序范围 -1。堆排序2现在的待排序数据是[ 38527 ]我们继续将待排序数据构建成堆。堆排序3取出堆顶数据这次就是第一位和倒数第二位交换了因为待排序的边界已经减 1 。堆排序4继续构建堆堆排序5从堆顶取出来的数据最终形成一个有序列表重复的步骤就不再赘述了我们来看一下代码实现。代码实现public static void sort(int[] arr) {int length arr.length;//构建堆 buildHeap(arr length);for ( int i length - 1; i 0; i-- ) {//将堆顶元素与末位元素调换int temp arr[0]; arr[0] arr[i]; arr[i] temp;//数组长度-1 隐藏堆尾元素 length--;//将堆顶元素下沉 目的是将最大的元素浮到堆顶来 sink(arr 0 length); }}private static void buildHeap(int[] arr int length) {for (int i length / 2; i 0; i--) { sink(arr i length); }}/** * 下沉调整 * param arr 数组 * param index 调整位置 * param length 数组范围 */private static void sink(int[] arr int index int length) {int leftChild 2 * index 1;//左子节点下标int rightChild 2 * index 2;//右子节点下标int present index;//要调整的节点下标//下沉左边if (leftChild arr[present]) { present leftChild; }//下沉右边if (rightChild arr[present]) { present rightChild; }//如果下标不相等 证明调换过了if (present ! index) {//交换值int temp arr[index]; arr[index] arr[present]; arr[present] temp;//继续下沉 sink(arr present length); }}堆排序和快速排序的时间复杂度都一样是 O(nlogn)。No.8 计数排序计数排序是一种非基于比较的排序算法我们之前介绍的各种排序算法几乎都是基于元素之间的比较来进行排序的计数排序的时间复杂度为 O(n m )m 指的是数据量说的简单点计数排序算法的时间复杂度约等于 O(n)快于任何比较型的排序算法。计数排序动画演示图解计数排序以下以[ 358254 ]这组数字来演示。首先我们找到这组数字中最大的数也就是 8创建一个最大下标为 8 的空数组 arr 。计数排序1遍历数据将数据的出现次数填入arr中对应的下标位置中。计数排序2遍历 arr 将数据依次取出即可。计数排序3代码实现public static void sort(int[] arr) {//找出数组中的最大值int max arr[0];for (int i 1; i if (arr[i] max) { max arr[i]; } }//初始化计数数组int[] countArr new int[max 1];//计数for (int i 0; i countArr[arr[i]]; arr[i] 0; }//排序int index 0;for (int i 0; i if (countArr[i] 0) { arr[index] i; } }}稳定排序有一个需求就是当对成绩进行排名次的时候如何在原来排前面的人排序后还是处于相同成绩的人的前面。解题的思路是对 countArr 计数数组进行一个变形变来和名次挂钩我们知道 countArr 存放的是分数的出现次数那么其实我们可以算出每个分数的最大名次就是将 countArr 中的每个元素顺序求和。如下图稳定排序变形之后是什么意思呢我们把原数组[ 258254 ]中的数据依次拿来去 countArr 去找你会发现 3 这个数在 countArr[3] 中的值是 2 代表着排名第二名(因为第一名是最小的 2对吧)5 这个数在 countArr[5] 中的值是 5 为什么是 5 呢我们来数数排序后的数组应该是[ 234558 ]5 的排名是第五名那 4 的排名是第几名呢对应 countArr[4] 的值是 3 第三名5 的排名是第五名是因为 5 这个数有两个自然占据了第 4 名和第 5 名。所以我们取排名的时候应该特别注意原数组中的数据要从右往左取从 countArr 取出排名后要把 countArr 中的排名减 1 以便于再次取重复数据的时候排名往前一位。对应代码实现public static void sort(int[] arr) {//找出数组中的最大值int max arr[0];for (int i 1; i if (arr[i] max) { max arr[i]; } }//初始化计数数组int[] countArr new int[max 1];//计数for (int i 0; i countArr[arr[i]]; }//顺序累加for (int i 1; i 1; i) { countArr[i] countArr[i-1] countArr[i]; }//排序后的数组int[] sortedArr new int[arr.length];//排序for (int i arr.length - 1; i 0; --i) { sortedArr[countArr[arr[i]]-1] arr[i]; countArr[arr[i]]--; }//将排序后的数据拷贝到原数组for (int i 0; i arr[i] sortedArr[i]; }}计数局限性计数排序的毛病很多我们来找找 bug 。如果我要排的数据里有 0 呢 int[] 初始化内容全是 0 排毛线。如果我要排的数据范围比较大呢比如[ 19999 ]我排两个数你要创建一个 int[10000] 的数组来计数对于第一个 bug 我们可以使用偏移量来解决比如我要排[ -10-3 ]这组数字这个简单我全给你们加 10 来计数变成[ 9107 ]计完数后写回原数组时再减 10。不过有可能也会踩到坑万一你数组里恰好有一个 -10你加上 10 后又变 0 了排毛线。对于第二个 bug 确实解决不了如果是[ 99989999 ]这种虽然值大但是相差范围不大的数据我们也可以使用偏移量解决比如这两个数据我减掉 9997 后只需要申请一个 int[3] 的数组就可以进行计数。由此可见计数排序只适用于正整数并且取值范围相差不大的数组排序使用它的排序的速度是非常可观的。No.9 桶排序桶排序可以看成是计数排序的升级版它将要排的数据分到多个有序的桶里每个桶里的数据再单独排序再把每个桶的数据依次取出即可完成排序。桶排序动画演示图解桶排序我们拿一组计数排序啃不掉的数据 [ 50061231700109999 ] 来举例。第一步我们创建 10 个桶分别来装 0-1000 、1000-2000 、 2000-3000 、 3000-4000 、 4000-5000 、5000-6000、 6000-7000 、7000-8000 、8000-9000 区间的数据。桶排序1第二步遍历原数组对号入桶。桶排序2第三步对桶中的数据进行单独排序只有第一个桶中的数量大于 1 显然只需要排第一个桶。桶排序3最后依次将桶中的数据取出排序完成。桶排序4代码实现这个桶排序乍一看好像挺简单的但是要敲代码就需要考虑几个问题了。桶这个东西怎么表示怎么确定桶的数量桶内排序用什么方法排代码如下public static void sort(int[] arr){//最大最小值int max arr[0];int min arr[0];int length arr.length;for(int i1; i if(arr[i] max) { max arr[i]; } else if(arr[i] min arr[i]; } }//最大值和最小值的差int diff max - min;//桶列表 ArrayList bucketList new ArrayList();for(int i 0; i bucketList.add(new ArrayList()); }//每个桶的存数区间float section (float) diff / (float) (length - 1);//数据入桶for(int i 0; i //当前数除以区间得出存放桶的位置 减1后得出桶的下标int num (int) (arr[i] / section) - 1;if(num 0){ num 0; } bucketList.get(num).add(arr[i]); }//桶内排序for(int i 0; i //jdk的排序速度当然信得过 Collections.sort(bucketList.get(i)); }//写入原数组int index 0;for(ArrayList arrayList : bucketList){for(int value : arrayList){ arr[index] value; index; } }}桶当然是一个可以存放数据的集合我这里使用 arrayList 如果你使用 LinkedList 那其实也是没有问题的。桶的数量我认为设置为原数组的长度是合理的因为理想情况下每个数据装一个桶。数据入桶的映射算法其实是一个开放性问题我承认我这里写的方案并不佳因为我测试过不同的数据集合来排序如果你有什么更好的方案或想法欢迎留言讨论。桶内排序为了方便起见使用了当前语言提供的排序方法如果对于稳定排序有所要求可以选择使用自定义的排序算法。桶排序的思考及其应用在额外空间充足的情况下尽量增大桶的数量极限情况下每个桶只有一个数据时或者是每只桶只装一个值时完全避开了桶内排序的操作桶排序的最好时间复杂度就能够达到 O(n)。比如高考总分 750 分全国几百万人我们只需要创建 751 个桶循环一遍挨个扔进去排序速度是毫秒级。但是如果数据经过桶的划分之后桶与桶的数据分布极不均匀有些数据非常多有些数据非常少比如[ 829101235322129000 ]这十个数据我们分成十个桶装结果发现第一个桶装了 9 个数据这是非常影响效率的情况会使时间复杂度下降到 O(nlogn)解决办法是我们每次桶内排序时判断一下数据量如果桶里的数据量过大那么应该在桶里面回调自身再进行一次桶排序。No.10 基数排序基数排序是一种非比较型整数排序算法其原理是将数据按位数切割成不同的数字然后按每个位数分别比较。假设说我们要对 100 万个手机号码进行排序应该选择什么排序算法呢排的快的有归并、快排时间复杂度是 O(nlogn)计数排序和桶排序虽然更快一些但是手机号码位数是11位那得需要多少桶内存条表示不服。这个时候我们使用基数排序是最好的选择。图解基数排序我们以[ 892 846 821 199 810700 ]这组数字来做例子演示。首先创建十个桶用来辅助排序。基数排序1先排个位数根据个位数的值将数据放到对应下标值的桶中。基数排序2排完后我们将桶中的数据依次取出。基数排序3那么接下来我们排十位数。基数排序4最后排百位数。基数排序5排序完成。代码实现基数排序可以看成桶排序的扩展也是用桶来辅助排序代码如下public static void sort(int[] arr){int length arr.length;//最大值int max arr[0];for(int i 0;i if(arr[i] max){ max arr[i]; } }//当前排序位置int location 1;//桶列表 ArrayList bucketList new ArrayList();//长度为10 装入余数0-9的数据for(int i 0; i 10; i){ bucketList.add(new ArrayList()); }while(true) {//判断是否排完int dd (int)Math.pow(10(location - 1));if(max break; }//数据入桶for(int i 0; i {//计算余数 放入相应的桶int number ((arr[i] / dd) % 10); bucketList.get(number).add(arr[i]); }//写回数组int nn 0;for (int i0;i10;i){int size bucketList.get(i).size();for(int ii 0;ii arr[nn] bucketList.get(i).get(ii); } bucketList.get(i).clear(); } location; }}其实它的思想很简单不管你的数字有多大按照一位一位的排0 - 9 最多也就十个桶先按权重小的位置排序然后按权重大的位置排序。当然如果你有需求也可以选择从高位往低位排。推荐阅读有趣的学习《操作系统真象还原》数据分析必备,《利用Python进行数据分析》推荐有趣的算法书《算法图解》推荐轻松学习网络知识《图解HTTP》推荐欢迎关注我们收获资源干货
