9-算法-桶排序

忘是亡心i 2022-09-04 15:52 135阅读 0赞

### 文章目录 ###

*  桶排序
 *   *  1. 什么时候最快
     *  2. 什么时候最慢
     *  3. JavaScript 代码实现
     *  4. Java 代码实现
     *  5. PHP 代码实现
 *  十大排序算法
 *   *  关于时间复杂度
     *  各个算法的实现

# 桶排序 #

桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系，高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。为了使桶排序更加高效，我们需要做到这两点：

1.  在额外空间充足的情况下，尽量增大桶的数量
2.  使用的映射函数能够将输入的 N 个数据均匀的分配到 K 个桶中

同时，对于桶中元素的排序，选择何种比较排序算法对于性能的影响至关重要。

## 1. 什么时候最快 ##

当输入的数据可以均匀的分配到每一个桶中。

## 2. 什么时候最慢 ##

当输入的数据被分配到了同一个桶中。

## 3. JavaScript 代码实现 ##

## 4. Java 代码实现 ##

public class BucketSort implements IArraySort { 
    
        private static final InsertSort insertSort = new InsertSort();
    
        @Override
        public int[] sort(int[] sourceArray) throws Exception { 
            // 对 arr 进行拷贝，不改变参数内容
            int[] arr = Arrays.copyOf(sourceArray, sourceArray.length);
    
            return bucketSort(arr, 5);
        }
    
        private int[] bucketSort(int[] arr, int bucketSize) throws Exception { 
            if (arr.length == 0) { 
                return arr;
            }
    
            int minValue = arr[0];
            int maxValue = arr[0];
            for (int value : arr) { 
                if (value < minValue) { 
                    minValue = value;
                } else if (value > maxValue) { 
                    maxValue = value;
                }
            }
    
            int bucketCount = (int) Math.floor((maxValue - minValue) / bucketSize) + 1;
            int[][] buckets = new int[bucketCount][0];
    
            // 利用映射函数将数据分配到各个桶中
            for (int i = 0; i < arr.length; i++) { 
                int index = (int) Math.floor((arr[i] - minValue) / bucketSize);
                buckets[index] = arrAppend(buckets[index], arr[i]);
            }
    
            int arrIndex = 0;
            for (int[] bucket : buckets) { 
                if (bucket.length <= 0) { 
                    continue;
                }
                // 对每个桶进行排序，这里使用了插入排序
                bucket = insertSort.sort(bucket);
                for (int value : bucket) { 
                    arr[arrIndex++] = value;
                }
            }
    
            return arr;
        }
    
        /** * 自动扩容，并保存数据 * * @param arr * @param value */
        private int[] arrAppend(int[] arr, int value) { 
            arr = Arrays.copyOf(arr, arr.length + 1);
            arr[arr.length - 1] = value;
            return arr;
        }
    
    }

## 5. PHP 代码实现 ##

# 十大排序算法 #

排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。

排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。用一张图概括：

![img][]

## 关于时间复杂度 ##

平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序：直接插入、直接选择和冒泡排序。

线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序、堆排序和归并排序；

O(n1+§)) 排序，§ 是介于 0 和 1 之间的常数。 希尔排序

线性阶 (O(n)) 排序 基数排序，此外还有桶、箱排序。

关于稳定性

稳定的排序算法：冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。

不是稳定的排序算法：选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。

名词解释：

*  n：数据规模
 *  k："桶"的个数
 *  In-place：占用常数内存，不占用额外内存
 *  Out-place：占用额外内存
 *  稳定性：排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同

## 各个算法的实现 ##

[1-冒泡排序][1-]

[2-选择排序][2-]

[3-算法-插入排序][3-_-]

[4-算法-希尔排序][4-_-]

[5-算法-归并排序][5-_-]

[6-算法-归并排序][6-_-]

[7-算法-堆排序][7-_-]

[8-算法-计数排序][8-_-]

[9-算法-桶排序][9-_-]

[10-基数排序][10-]

[img]: /images/20220829/a31f0f8805594e239d7b2700ae08b9a7.png
[1-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119711977
[2-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119711999
[3-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712005
[4-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712017
[5-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712030
[6-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712042
[7-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712058
[8-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712062
[9-_-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712072
[10-]: https://blog.csdn.net/sexyluna/article/details/119712108