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网站公司架构,怎样优化网站,网站建设及优化 赣icp,网站域名类型目录 CountSort计数排序 整体思想 图解分析 代码实现 时间复杂度&优缺分析 CountSort计数排序 计数排序是一种非比较排序,不需要像前面的排序一样去比较。 计数排序的特性总结: 1. 计数排序在数据范围集中时,效率很高,但…

目录

CountSort计数排序

整体思想

图解分析

代码实现

时间复杂度&优缺分析


CountSort计数排序

计数排序是一种非比较排序,不需要像前面的排序一样去比较。

计数排序的特性总结:
1. 计数排序在数据范围集中时,效率很高,但是适用范围及场景有限。
2. 时间复杂度:O(MAX(N,范围))
3. 空间复杂度:O(范围)

4. 稳定性:稳定 

整体思想

  • 思想:计数排序又称为鸽巢原理,是对哈希直接定址法的变形应用。
  • 1. 统计相同元素出现次数
  • 2. 根据统计的结果将序列回收到原来的序列中 

Count数组

  • Count数组中的元素需要全部初始化为0(calloc就可以满足这个要求)
  • Count元素是 计算a数组元素个数出现的次数
  • Count数组的下标是a数组元素的范围
  • 绝对隐射:范围0~max(a中最大的元素)
  • 相对隐射:范围0~max-min <<<<<<<<< min~max
  • range = max-min+1(映射0~max-min,个数max-min+1)

整个流程

  • 遍历一遍:找到最大值 / 最小值
  • 计算出Count数组下标范围并且开辟动态空间
  • rangge=max-min+1
  • 计数Count[a[i]-min]++ (i++)
  • 相对隐射回去

注意tips

  • i和j能不能公用❓
  • a数组的元素可以是负数吗?
  • 除了整型其他类型可以吗?
  • 后置--&前置--

  • calloc>>>>>>calloc - C++ Reference (cplusplus.com)
  • Count的下标表示a的元素的范围
  • Count的元素表示a的元素出现的个数(计数)

图解分析

代码实现

void CountSort(int* a, int n)
{//找最大值/最小值/创建的tmp的范围在这个之间int max = a[0];int min = a[0];for (int i = 0; i < n; i++){if (a[i] > max){max = a[i];}if (a[i] < min){min = a[i];}}int range = max - min + 1;//注意int* count = (int*)calloc(range, sizeof(int));//计数for (int j = 0; j < n; j++){count[a[j]-min]++;}//相对隐射回去int i = 0;for (int k = 0; k < range; k++){while (count[k]--){a[i++] = k + min;}}
}

时间复杂度&优缺分析

时间复杂度:O(N)

  • 时间复杂度:O(a(N)+coun(N))(count的N是a的数据范围)
  • 计数排序不需要比较元素大小
  • 优势:效率极高
  • 局限性:不适合范围很大,计数排序只适用于整型,不同数据类型的,实践意义不高。(现实实践,更多的是结构体排序,不能适用计数排序)

🙂感谢大家的阅读,若有错误和不足,欢迎指正。下篇总结各个排序。

http://www.hkea.cn/news/546005/

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