11.10 基数排序¶
上一节介绍了计数排序,它适用于数据量 \(n\) 较大但数据范围 \(m\) 较小的情况。假设我们需要对 \(n = 10^6\) 个学号进行排序,而学号是一个 \(8\) 位数字,这意味着数据范围 \(m = 10^8\) 非常大,使用计数排序需要分配大量内存空间,而基数排序可以避免这种情况。
基数排序(radix sort)的核心思想与计数排序一致,也通过统计个数来实现排序。在此基础上,基数排序利用数字各位之间的递进关系,依次对每一位进行排序,从而得到最终的排序结果。
11.10.1 算法流程¶
以学号数据为例,假设数字的最低位是第 \(1\) 位,最高位是第 \(8\) 位,基数排序的流程如图 11-18 所示。
- 初始化位数 \(k = 1\) 。
- 对学号的第 \(k\) 位执行“计数排序”。完成后,数据会根据第 \(k\) 位从小到大排序。
- 将 \(k\) 增加 \(1\) ,然后返回步骤
2.
继续迭代,直到所有位都排序完成后结束。
图 11-18 基数排序算法流程
下面剖析代码实现。对于一个 \(d\) 进制的数字 \(x\) ,要获取其第 \(k\) 位 \(x_k\) ,可以使用以下计算公式:
其中 \(\lfloor a \rfloor\) 表示对浮点数 \(a\) 向下取整,而 \(\bmod \: d\) 表示对 \(d\) 取模(取余)。对于学号数据,\(d = 10\) 且 \(k \in [1, 8]\) 。
此外,我们需要小幅改动计数排序代码,使之可以根据数字的第 \(k\) 位进行排序:
def digit(num: int, exp: int) -> int:
"""获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1)"""
# 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num // exp) % 10
def counting_sort_digit(nums: list[int], exp: int):
"""计数排序(根据 nums 第 k 位排序)"""
# 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
counter = [0] * 10
n = len(nums)
# 统计 0~9 各数字的出现次数
for i in range(n):
d = digit(nums[i], exp) # 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d] += 1 # 统计数字 d 的出现次数
# 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for i in range(1, 10):
counter[i] += counter[i - 1]
# 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
res = [0] * n
for i in range(n - 1, -1, -1):
d = digit(nums[i], exp)
j = counter[d] - 1 # 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i] # 将当前元素填入索引 j
counter[d] -= 1 # 将 d 的数量减 1
# 使用结果覆盖原数组 nums
for i in range(n):
nums[i] = res[i]
def radix_sort(nums: list[int]):
"""基数排序"""
# 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
m = max(nums)
# 按照从低位到高位的顺序遍历
exp = 1
while exp <= m:
# 对数组元素的第 k 位执行计数排序
# k = 1 -> exp = 1
# k = 2 -> exp = 10
# 即 exp = 10^(k-1)
counting_sort_digit(nums, exp)
exp *= 10
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int digit(int num, int exp) {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num / exp) % 10;
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
void countingSortDigit(vector<int> &nums, int exp) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
vector<int> counter(10, 0);
int n = nums.size();
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (int i = 0; i < n; i++) {
int d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
vector<int> res(n, 0);
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
int d = digit(nums[i], exp);
int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (int i = 0; i < n; i++)
nums[i] = res[i];
}
/* 基数排序 */
void radixSort(vector<int> &nums) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
int m = *max_element(nums.begin(), nums.end());
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10)
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int digit(int num, int exp) {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num / exp) % 10;
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
void countingSortDigit(int[] nums, int exp) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
int[] counter = new int[10];
int n = nums.length;
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (int i = 0; i < n; i++) {
int d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
int[] res = new int[n];
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
int d = digit(nums[i], exp);
int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (int i = 0; i < n; i++)
nums[i] = res[i];
}
/* 基数排序 */
void radixSort(int[] nums) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
int m = Integer.MIN_VALUE;
for (int num : nums)
if (num > m)
m = num;
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
}
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int Digit(int num, int exp) {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num / exp) % 10;
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
void CountingSortDigit(int[] nums, int exp) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
int[] counter = new int[10];
int n = nums.Length;
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (int i = 0; i < n; i++) {
int d = Digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
int[] res = new int[n];
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
int d = Digit(nums[i], exp);
int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (int i = 0; i < n; i++) {
nums[i] = res[i];
}
}
/* 基数排序 */
void RadixSort(int[] nums) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
int m = int.MinValue;
foreach (int num in nums) {
if (num > m) m = num;
}
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
CountingSortDigit(nums, exp);
}
}
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
func digit(num, exp int) int {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num / exp) % 10
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
func countingSortDigit(nums []int, exp int) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
counter := make([]int, 10)
n := len(nums)
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for i := 0; i < n; i++ {
d := digit(nums[i], exp) // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d]++ // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for i := 1; i < 10; i++ {
counter[i] += counter[i-1]
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
res := make([]int, n)
for i := n - 1; i >= 0; i-- {
d := digit(nums[i], exp)
j := counter[d] - 1 // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i] // 将当前元素填入索引 j
counter[d]-- // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for i := 0; i < n; i++ {
nums[i] = res[i]
}
}
/* 基数排序 */
func radixSort(nums []int) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
max := math.MinInt
for _, num := range nums {
if num > max {
max = num
}
}
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for exp := 1; max >= exp; exp *= 10 {
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp)
}
}
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
func digit(num: Int, exp: Int) -> Int {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
(num / exp) % 10
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
func countingSortDigit(nums: inout [Int], exp: Int) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
var counter = Array(repeating: 0, count: 10)
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for i in nums.indices {
let d = digit(num: nums[i], exp: exp) // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d] += 1 // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for i in 1 ..< 10 {
counter[i] += counter[i - 1]
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
var res = Array(repeating: 0, count: nums.count)
for i in nums.indices.reversed() {
let d = digit(num: nums[i], exp: exp)
let j = counter[d] - 1 // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i] // 将当前元素填入索引 j
counter[d] -= 1 // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for i in nums.indices {
nums[i] = res[i]
}
}
/* 基数排序 */
func radixSort(nums: inout [Int]) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
var m = Int.min
for num in nums {
if num > m {
m = num
}
}
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for exp in sequence(first: 1, next: { m >= ($0 * 10) ? $0 * 10 : nil }) {
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums: &nums, exp: exp)
}
}
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
function digit(num, exp) {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return Math.floor(num / exp) % 10;
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
function countingSortDigit(nums, exp) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
const counter = new Array(10).fill(0);
const n = nums.length;
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (let i = 0; i < n; i++) {
const d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (let i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
const res = new Array(n).fill(0);
for (let i = n - 1; i >= 0; i--) {
const d = digit(nums[i], exp);
const j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (let i = 0; i < n; i++) {
nums[i] = res[i];
}
}
/* 基数排序 */
function radixSort(nums) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
let m = Number.MIN_VALUE;
for (const num of nums) {
if (num > m) {
m = num;
}
}
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (let exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
}
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
function digit(num: number, exp: number): number {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return Math.floor(num / exp) % 10;
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
function countingSortDigit(nums: number[], exp: number): void {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
const counter = new Array(10).fill(0);
const n = nums.length;
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (let i = 0; i < n; i++) {
const d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (let i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
const res = new Array(n).fill(0);
for (let i = n - 1; i >= 0; i--) {
const d = digit(nums[i], exp);
const j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (let i = 0; i < n; i++) {
nums[i] = res[i];
}
}
/* 基数排序 */
function radixSort(nums: number[]): void {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
let m = Number.MIN_VALUE;
for (const num of nums) {
if (num > m) {
m = num;
}
}
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (let exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
}
/* 获取元素 _num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int digit(int _num, int exp) {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (_num ~/ exp) % 10;
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
void countingSortDigit(List<int> nums, int exp) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
List<int> counter = List<int>.filled(10, 0);
int n = nums.length;
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (int i = 0; i < n; i++) {
int d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
List<int> res = List<int>.filled(n, 0);
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
int d = digit(nums[i], exp);
int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (int i = 0; i < n; i++) nums[i] = res[i];
}
/* 基数排序 */
void radixSort(List<int> nums) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
// dart 中 int 的长度是 64 位的
int m = -1 << 63;
for (int _num in nums) if (_num > m) m = _num;
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10)
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
fn digit(num: i32, exp: i32) -> usize {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return ((num / exp) % 10) as usize;
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
fn counting_sort_digit(nums: &mut [i32], exp: i32) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
let mut counter = [0; 10];
let n = nums.len();
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for i in 0..n {
let d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d] += 1; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for i in 1..10 {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
let mut res = vec![0; n];
for i in (0..n).rev() {
let d = digit(nums[i], exp);
let j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d] -= 1; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
nums.copy_from_slice(&res);
}
/* 基数排序 */
fn radix_sort(nums: &mut [i32]) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
let m = *nums.into_iter().max().unwrap();
// 按照从低位到高位的顺序遍历
let mut exp = 1;
while exp <= m {
counting_sort_digit(nums, exp);
exp *= 10;
}
}
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int digit(int num, int exp) {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num / exp) % 10;
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
void countingSortDigit(int nums[], int size, int exp) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
int *counter = (int *)malloc((sizeof(int) * 10));
memset(counter, 0, sizeof(int) * 10); // 初始化为 0 以支持后续内存释放
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (int i = 0; i < size; i++) {
// 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
int d = digit(nums[i], exp);
// 统计数字 d 的出现次数
counter[d]++;
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
int *res = (int *)malloc(sizeof(int) * size);
for (int i = size - 1; i >= 0; i--) {
int d = digit(nums[i], exp);
int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (int i = 0; i < size; i++) {
nums[i] = res[i];
}
// 释放内存
free(res);
free(counter);
}
/* 基数排序 */
void radixSort(int nums[], int size) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
int max = INT32_MIN;
for (int i = 0; i < size; i++) {
if (nums[i] > max) {
max = nums[i];
}
}
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (int exp = 1; max >= exp; exp *= 10)
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, size, exp);
}
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
fun digit(num: Int, exp: Int): Int {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num / exp) % 10
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
fun countingSortDigit(nums: IntArray, exp: Int) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
val counter = IntArray(10)
val n = nums.size
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (i in 0..<n) {
val d = digit(nums[i], exp) // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d]++ // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (i in 1..9) {
counter[i] += counter[i - 1]
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
val res = IntArray(n)
for (i in n - 1 downTo 0) {
val d = digit(nums[i], exp)
val j = counter[d] - 1 // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i] // 将当前元素填入索引 j
counter[d]-- // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (i in 0..<n)
nums[i] = res[i]
}
/* 基数排序 */
fun radixSort(nums: IntArray) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
var m = Int.MIN_VALUE
for (num in nums) if (num > m) m = num
var exp = 1
// 按照从低位到高位的顺序遍历
while (exp <= m) {
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp)
exp *= 10
}
}
### 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) ###
def digit(num, exp)
# 转入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
(num / exp) % 10
end
### 计数排序(根据 nums 第 k 位排序)###
def counting_sort_digit(nums, exp)
# 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
counter = Array.new(10, 0)
n = nums.length
# 统计 0~9 各数字的出现次数
for i in 0...n
d = digit(nums[i], exp) # 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d] += 1 # 统计数字 d 的出现次数
end
# 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
(1...10).each { |i| counter[i] += counter[i - 1] }
# 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
res = Array.new(n, 0)
for i in (n - 1).downto(0)
d = digit(nums[i], exp)
j = counter[d] - 1 # 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i] # 将当前元素填入索引 j
counter[d] -= 1 # 将 d 的数量减 1
end
# 使用结果覆盖原数组 nums
(0...n).each { |i| nums[i] = res[i] }
end
### 基数排序 ###
def radix_sort(nums)
# 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
m = nums.max
# 按照从低位到高位的顺序遍历
exp = 1
while exp <= m
# 对数组元素的第 k 位执行计数排序
# k = 1 -> exp = 1
# k = 2 -> exp = 10
# 即 exp = 10^(k-1)
counting_sort_digit(nums, exp)
exp *= 10
end
end
// 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1)
fn digit(num: i32, exp: i32) i32 {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return @mod(@divFloor(num, exp), 10);
}
// 计数排序(根据 nums 第 k 位排序)
fn countingSortDigit(nums: []i32, exp: i32) !void {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶数组
var mem_arena = std.heap.ArenaAllocator.init(std.heap.page_allocator);
// defer mem_arena.deinit();
const mem_allocator = mem_arena.allocator();
var counter = try mem_allocator.alloc(usize, 10);
@memset(counter, 0);
var n = nums.len;
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (nums) |num| {
var d: u32 = @bitCast(digit(num, exp)); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d] += 1; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
var i: usize = 1;
while (i < 10) : (i += 1) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
var res = try mem_allocator.alloc(i32, n);
i = n - 1;
while (i >= 0) : (i -= 1) {
var d: u32 = @bitCast(digit(nums[i], exp));
var j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d] -= 1; // 将 d 的数量减 1
if (i == 0) break;
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
i = 0;
while (i < n) : (i += 1) {
nums[i] = res[i];
}
}
// 基数排序
fn radixSort(nums: []i32) !void {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
var m: i32 = std.math.minInt(i32);
for (nums) |num| {
if (num > m) m = num;
}
// 按照从低位到高位的顺序遍历
var exp: i32 = 1;
while (exp <= m) : (exp *= 10) {
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
try countingSortDigit(nums, exp);
}
}
可视化运行
为什么从最低位开始排序?
在连续的排序轮次中,后一轮排序会覆盖前一轮排序的结果。举例来说,如果第一轮排序结果 \(a < b\) ,而第二轮排序结果 \(a > b\) ,那么第二轮的结果将取代第一轮的结果。由于数字的高位优先级高于低位,因此应该先排序低位再排序高位。
11.10.2 算法特性¶
相较于计数排序,基数排序适用于数值范围较大的情况,但前提是数据必须可以表示为固定位数的格式,且位数不能过大。例如,浮点数不适合使用基数排序,因为其位数 \(k\) 过大,可能导致时间复杂度 \(O(nk) \gg O(n^2)\) 。
- 时间复杂度为 \(O(nk)\)、非自适应排序:设数据量为 \(n\)、数据为 \(d\) 进制、最大位数为 \(k\) ,则对某一位执行计数排序使用 \(O(n + d)\) 时间,排序所有 \(k\) 位使用 \(O((n + d)k)\) 时间。通常情况下,\(d\) 和 \(k\) 都相对较小,时间复杂度趋向 \(O(n)\) 。
- 空间复杂度为 \(O(n + d)\)、非原地排序:与计数排序相同,基数排序需要借助长度为 \(n\) 和 \(d\) 的数组
res
和counter
。 - 稳定排序:当计数排序稳定时,基数排序也稳定;当计数排序不稳定时,基数排序无法保证得到正确的排序结果。