JAVA十大排序算法之桶排序详解

目录
  • 桶排序
    • 代码实现
    • 时间复杂度
    • 算法稳定性
  • 总结

桶排序

桶排序是计数排序的升级,计数排序可以看成每个桶只存储相同元素,而桶排序每个桶存储一定范围的元素,通过函数的某种映射关系,将待排序数组中的元素映射到各个对应的桶中,对每个桶中的元素进行排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序),最后将非空桶中的元素逐个放入原序列中。

桶排序需要尽量保证元素分散均匀,否则当所有数据集中在同一个桶中时,桶排序失效。

代码实现

1.找出数组中的最大值max和最小值min,可以确定出数组所在范围min~max

2.根据数据范围确定桶的数量

1.若桶的数量太少,则桶排序失效

2.若桶的数量太多,则有的桶可能,没有数据造成空间浪费

所以桶的数量由我们自己来确定,但尽量让元素平均分布到每一个桶里,这里提供一个方式

(最大值 - 最小值)/每个桶所能放置多少个不同数值+1

3.确定桶的区间,一般是按照(最大值 - 最小值)/桶的数量来划分的,且左闭右开

public class BucketSort {
    public static final int[] ARRAY = {35, 23, 48, 9, 16, 24, 5, 11, 32, 17};
    /**
     * @param bucketSize 作为每个桶所能放置多少个不同数值,即数值的类型
     *                   例如当BucketSize==5时,该桶可以存放{1,2,3,4,5}这几种数字,
     *                   但是容量不限,即可以存放100个3
     */
    public static List<Integer> sort(List<Integer> array, int bucketSize) {
        if (array == null || array.size() < 2)
            return array;
        int max = array.get(0), min = array.get(0);
        // 找到最大值最小值
        for (int i = 0; i < array.size(); i++) {
            if (array.get(i) > max)
                max = array.get(i);
            if (array.get(i) < min)
                min = array.get(i);
        }
        //获取桶的数量
        int bucketCount = (max - min) / bucketSize + 1;
        //构建桶,初始化
        List<ArrayList<Integer>> bucketArr = new ArrayList<>(bucketCount);
        List<Integer> resultArr = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < bucketCount; i++) {
            bucketArr.add(new ArrayList<>());
        }
        //将原数组的数据分配到桶中
        for (int i = 0; i < array.size(); i++) {
            //区间范围
            bucketArr.get((array.get(i) - min) / bucketSize).add(array.get(i));
        }
        for (int i = 0; i < bucketCount; i++) {
            if (bucketSize == 1) {
                for (int j = 0; j < bucketArr.get(i).size(); j++)
                    resultArr.add(bucketArr.get(i).get(j));
            } else {
                if (bucketCount == 1)
                    bucketSize--;
                //对桶中的数据再次用桶进行排序
                List<Integer> temp = sort(bucketArr.get(i), bucketSize);
                for (int j = 0; j < temp.size(); j++)
                    resultArr.add(temp.get(j));
            }
        }
        return resultArr;
    }
    public static void print(List<Integer> array) {
        for (int i : array) {
            System.out.print(i + "  ");
        }
        System.out.println("");
    }
    public static void main(String[] args) {
        print(Arrays.stream(ARRAY).boxed().collect(Collectors.toList()));
        System.out.println("============================================");
        print(sort(Arrays.stream(ARRAY).boxed().collect(Collectors.toList()), 2));
    }
}

时间复杂度

桶排序算法遍历了2次原始数组,运算量为2N,最后,遍历桶输出排序结果的运算量为N,初始化桶的运算量为M。

对桶进行排序,不同的排序算法算法复杂度不同,冒泡排序算法复杂度为O(N^2),堆排序、归并排序算法复杂度为O(NlogN),我们以排序算法复杂度为O(NlogN)进行计算,运算量为N/M * log(N/M) * M

最终的运算量为3N+M+N/M * log(N/M) * M,即3N+M+N(logN-logM),去掉系数,时间复杂度为O(N+M+N(logN-logM))

算法稳定性

桶排序算法在对每个桶进行排序时,若选择稳定的排序算法,则排序后,相同元素的位置不会发生改变,所以桶排序算法是一种稳定的排序算法。

总结

本篇文章就到这里了,希望能给你带来帮助,也希望您能够多多关注我们的更多内容!

(0)

相关推荐

  • java数据结构与算法之桶排序实现方法详解

    本文实例讲述了java数据结构与算法之桶排序实现方法.分享给大家供大家参考,具体如下: 基本思想: 假定输入是由一个随机过程产生的[0, M)区间上均匀分布的实数.将区间[0, M)划分为n个大小相等的子区间(桶),将n个输入元素分配到这些桶中,对桶中元素进行排序,然后依次连接桶输入0 ≤A[1..n] <M辅助数组B[0..n-1]是一指针数组,指向桶(链表).将n个记录分布到各个桶中去.如果有多于一个记录分到同一个桶中,需要进行桶内排序.最后依次把各个桶中的记录列出来记得到有序序列. [桶-

  • java 实现计数排序和桶排序实例代码

    java 实现计数排序和桶排序实例代码 目录 比较和非比较的区别 常见的快速排序.归并排序.堆排序.冒泡排序等属于比较排序.在排序的最终结果里,元素之间的次序依赖于它们之间的比较.每个数都必须和其他数进行比较,才能确定自己的位置. 在 冒泡排序 之类的排序中,问题规模为n,又因为需要比较n次,所以平均时间复杂度为O(n²).在 归并排序.快速排序 之类的排序中,问题规模通过分治法消减为logN次,所以时间复杂度平均 O(nlogn) . 比较排序的优势是,适用于各种规模的数据,也不在乎数据的分布

  • C++ 实现桶排序的示例代码

    目录 原理 实现步骤: 模拟生成整数随机数 桶排序实现 完整版可运行程序 时间复杂度计算 桶排序:整数 原理 原理简述:按照需要排序数组的实际情况,生成一个一定长度的一维数组,用于统计需要排序数组的不同数值的重复次数,完成统计后,再按顺序重复输出该数值 实现步骤: 确定需要排序数组的最大值和最小值 生成桶数组,并初始化 对需要排序数组进行统计,统计结果放入相应的桶中 循环输出桶,并替换原序列 模拟生成整数随机数 #include <random> #include <ctime>

  • 10个python3常用排序算法详细说明与实例(快速排序,冒泡排序,桶排序,基数排序,堆排序,希尔排序,归并排序,计数排序)

    我简单的绘制了一下排序算法的分类,蓝色字体的排序算法是我们用python3实现的,也是比较常用的排序算法. Python3常用排序算法 1.Python3冒泡排序--交换类排序 冒泡排序(Bubble Sort)也是一种简单直观的排序算法. 它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来. 走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端. 作为最简单的排序算法

  • Java关于桶排序的知识点总结

    前言:Java数据结构与算法专题会不定时更新,欢迎各位读者监督.本文从最简单的一个排序算法--桶排序开始,分析桶排序的实现思路,代码实现,性能特点以及适用场景. 0.其他排序算法索引 http://www.jb51.net/article/120879.htm 1.桶排序思想 一个简单例子: 对6个人的英语测试成绩(1~10分)进行排序.假如分数是[6,5,8,8,10,9],用桶排序的思想就是准备10个桶,编号依次为1~10,将成绩放入对应的桶中,例如6分放入6号桶,两个8分放入8号桶...然

  • TypeScript实现十大排序算法之冒泡排序示例详解

    目录 一. 冒泡排序的定义 二. 冒泡排序的流程 三. 冒泡排序的图解 四. 冒泡排序的代码 五. 冒泡排序的时间复杂度 六. 冒泡排序的总结 一. 冒泡排序的定义 冒泡排序是一种简单的排序方法. 基本思路是通过两两比较相邻的元素并交换它们的位置,从而使整个序列按照顺序排列. 该算法一趟排序后,最大值总是会移到数组最后面,那么接下来就不用再考虑这个最大值. 一直重复这样的操作,最终就可以得到排序完成的数组. 这种算法是稳定的,即相等元素的相对位置不会发生变化. 而且在最坏情况下,时间复杂度为O(

  • C/C++语言八大排序算法之桶排序全过程示例详解

    基本思路是将所有数的个位十位百位一直到最大数的最高位一步步装桶,先个位装桶然后出桶,直到最高位入桶出桶完毕. 首先我们要求出一个数组的最大数然后求出他的最大位数 //求最大位数的函数 int getmaxweisu(int* a,int len)// { int max = a[0]; for (int i = 0; i < len; i++) { if (max < a[i]) { max = a[i]; } } int count = 1; while (max/10) { count++

  • JS中数据结构与算法---排序算法(Sort Algorithm)实例详解

    排序算法的介绍 排序也称排序算法 (Sort Algorithm),排序是将 一组数据 , 依指定的顺序 进行 排列的过程 . 排序的分类 1)  内部排序 : 指将需要处理的所有数据都加载 到 内部存储器(内存) 中进行排序. 2) 外部排序法: 数据量过大,无法全部加载到内 存中,需要借助 外部存储(文件等) 进行 排序. 常见的排序算法分类 算法的时间复杂度 度量一个程序(算法)执行时间的两种方法 1.事后统计的方法 这种方法可行, 但是有两个问题:一是要想对设计的算法的运行性能进行评测,

  • JAVA 中解密RSA算法JS加密实例详解

    JAVA 中解密RSA算法JS加密实例详解 有这样一个需求,前端登录的用户名密码,密码必需加密,但不可使用MD5,因为后台要检测密码的复杂度,那么在保证安全的前提下将密码传到后台呢,答案就是使用RSA非对称加密算法解决 . java代码 需要依赖 commons-codec 包 RSACoder.Java import org.apache.commons.codec.binary.Base64; import javax.crypto.Cipher; import java.security.

  • JAVA十大排序算法之桶排序详解

    目录 桶排序 代码实现 时间复杂度 算法稳定性 总结 桶排序 桶排序是计数排序的升级,计数排序可以看成每个桶只存储相同元素,而桶排序每个桶存储一定范围的元素,通过函数的某种映射关系,将待排序数组中的元素映射到各个对应的桶中,对每个桶中的元素进行排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序),最后将非空桶中的元素逐个放入原序列中. 桶排序需要尽量保证元素分散均匀,否则当所有数据集中在同一个桶中时,桶排序失效. 代码实现 1.找出数组中的最大值max和最小值min,可以确定出数组所在范

  • python 排序算法总结及实例详解

    总结了一下常见集中排序的算法 归并排序 归并排序也称合并排序,是分治法的典型应用.分治思想是将每个问题分解成个个小问题,将每个小问题解决,然后合并. 具体的归并排序就是,将一组无序数按n/2递归分解成只有一个元素的子项,一个元素就是已经排好序的了.然后将这些有序的子元素进行合并. 合并的过程就是 对 两个已经排好序的子序列,先选取两个子序列中最小的元素进行比较,选取两个元素中最小的那个子序列并将其从子序列中 去掉添加到最终的结果集中,直到两个子序列归并完成. 代码如下: #!/usr/bin/p

  • Swift中排序算法的简单取舍详解

    前言 对于iOS开发者来说, 算法的实现过程其实并不怎么关心, 因为只需要调用高级接口就可以得到系统最优的算法, 但了解轮子背后的原理才能更好的取舍, 不是么?下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧. 选择排序 我们以[9, 8, 7, 6, 5]举例. [9, 8, 7, 6, 5] 第一次扫描, 扫描每一个数, 如比第一个数小则交换, 直到找到最小的数, 将其交换至下标0. [8, 9, 7, 6, 5] [7, 9, 8, 6, 5] [6, 9, 8, 7, 5] [5, 9, 8, 7

  • PHP排序算法系列之插入排序详解

    插入排序 有一个已经有序的数据序列,要求在这个已经排好的数据序列中插入一个数,但要求插入后此数据序列仍然有序,这个时候就要用到一种新的排序方法--插入排序法,插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中,从而得到一个新的.个数加一的有序数据,算法适用于少量数据的排序,时间复杂度为O(n^2).是稳定的排序方法.插入算法把要排序的数组分成两部分:第一部分包含了这个数组的所有元素,但将最后一个元素除外(让数组多一个空间才有插入的位置),而第二部分就只包含这一个元素(即待插入元素).在

  • PHP排序算法系列之归并排序详解

    归并排序 归并排序(MERGE-SORT)是建立在归并操作上的一种有效的排序算法,该算法是采用分治法(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用.将已有序的子序列合并,得到完全有序的序列:即先使每个子序列有序,再使子序列段间有序.若将两个有序表合并成一个有序表,称为二路归并. 归并过程 归并排序的核心就是如何将两个有序序列进行合并,假定有两个有序数组,比较两个有序数组的首个元素,谁小就取谁,并将该元素放入第三个数组中,取了之后在相应的数组中将删除此元素,依次类推,当取到一个数组已

  • Java经典排序算法之二分插入排序详解

    一.折半插入排序(二分插入排序) 将直接插入排序中寻找A[i]的插入位置的方法改为采用折半比较,即可得到折半插入排序算法.在处理A[i]时,A[0]--A[i-1]已经按关键码值排好序.所谓折半比较,就是在插入A[i]时,取A[i-1/2]的关键码值与A[i]的关键码值进行比较,如果A[i]的关键码值小于A[i-1/2]的关键码值,则说明A[i]只能插入A[0]到A[i-1/2]之间,故可以在A[0]到A[i-1/2-1]之间继续使用折半比较:否则只能插入A[i-1/2]到A[i-1]之间,故可

随机推荐