Java数据结构和算法(十三)基数排序

逆流者 2021年02月21日 36次浏览

基数排序(桶排序)介绍:

  1. 基数排序(radix sort)属于“分配式排序”(distribution sort),又称“桶子法”(bucket sort)或 bin sort,顾名思义,它是通过键值的各个位的值,将要排序的元素分配至某些“桶”中,达到排序的作用。
  2. 基数排序法是属于稳定性的排序,基数排序法的是效率高的稳定性排序法。
  3. 基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展。
  4. 基数排序是 1887 年赫尔曼·何乐礼发明的。它是这样实现的:将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。

基数排序基本思想

  1. 将所有待比较数值统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零。然后,从最低位开始,依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列。
  2. 这样说明,比较难理解,下面我们看一个图文解释,理解基数排序的步骤。

基数排序图文说明

将数组 {53, 3, 542, 748, 14, 214} 使用基数排序, 进行升序排序

在这里插入图片描述
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代码实现

public class RadixSort {

    public static void main(String[] args) {
        int[] arr = {53, 3, 542, 748, 14, 214};
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
        radixSort(arr);
        System.out.println(Arrays.toString(arr));
    }

    public static void radixSort(int[] arr) {
        // 先找出来最大数是多少
        int max = arr[0];
        for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
            if (arr[i] > max) {
                max = arr[i];
            }
        }

        // 数组中最大数的位数
        int maxLength = String.valueOf(max).length();

        // 二维数组表示 10个桶(0-9一共10个桶),每个桶是一个一维数组
        int[][] bucket = new int[10][arr.length];
        // bucketElementCounts 记录的是每个桶中放置的数据的个数, 比如3号桶的个数 bucketElementCounts[3] 刚开始是0 ,
        // 如果3号桶中存了一个数,bucketElementCounts[3]++ ,bucketElementCounts[3]就等于1了,所以表示个数
        int[] bucketElementCounts = new int[10];

        for (int i = 0, n = 1; i < maxLength; i++, n *= 10) {
            for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
                int digitOfElement = arr[j] / n % 10;
                // 放入桶中
                bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
                bucketElementCounts[digitOfElement]++;
            }

            // 按照桶的顺序(一维数组的下标依次取出数据,放入原来数组)
            int index = 0;
            // 遍历每一个桶,将桶中的数据放入原来数组
            for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
                // 桶中有数据,才放入原数组
                if (bucketElementCounts[k] != 0) {
                    for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
                        arr[index++] = bucket[k][l];
                    }
                }
                bucketElementCounts[k] = 0;
            }

        }
    }
}
[53, 3, 542, 748, 14, 214]
[3, 14, 53, 214, 542, 748]