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comments: true
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# 11.9. 基数排序
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上一节我们介绍了计数排序,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。
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「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。
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## 11.9.1. 算法流程
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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,基数排序的步骤如下:
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1. 初始化位数 $k = 1$ ;
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2. 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;
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3. 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;
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![基数排序算法流程](radix_sort.assets/radix_sort_overview.png)
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<p align="center"> Fig. 基数排序算法流程 </p>
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下面来剖析代码实现。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:
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$$
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x_k = \lfloor\frac{x}{d^{k-1}}\rfloor \bmod d
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$$
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其中 $\lfloor a \rfloor$ 表示对浮点数 $a$ 向下取整,而 $\bmod \space d$ 表示对 $d$ 取余。对于学号数据,$d = 10$ 且 $k \in [1, 8]$ 。
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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。
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=== "Java"
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```java title="radix_sort.java"
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/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
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int digit(int num, int exp) {
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// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
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return (num / exp) % 10;
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}
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/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
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void countingSortDigit(int[] nums, int exp) {
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// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
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int[] counter = new int[10];
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int n = nums.length;
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// 统计 0~9 各数字的出现次数
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for (int i = 0; i < n; i++) {
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int d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
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counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
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}
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// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
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for (int i = 1; i < 10; i++) {
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|
counter[i] += counter[i - 1];
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}
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// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
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int[] res = new int[n];
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for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
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int d = digit(nums[i], exp);
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int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
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|
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
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counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
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}
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// 使用结果覆盖原数组 nums
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for (int i = 0; i < n; i++)
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nums[i] = res[i];
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}
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/* 基数排序 */
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void radixSort(int[] nums) {
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// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
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int m = Integer.MIN_VALUE;
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for (int num : nums)
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if (num > m)
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m = num;
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// 按照从低位到高位的顺序遍历
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for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10)
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// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
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// k = 1 -> exp = 1
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// k = 2 -> exp = 10
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// 即 exp = 10^(k-1)
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countingSortDigit(nums, exp);
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}
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```
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=== "C++"
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```cpp title="radix_sort.cpp"
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/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
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|
int digit(int num, int exp) {
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|
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
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|
return (num / exp) % 10;
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}
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/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
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|
void countingSortDigit(vector<int> &nums, int exp) {
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|
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
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|
vector<int> counter(10, 0);
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int n = nums.size();
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// 统计 0~9 各数字的出现次数
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for (int i = 0; i < n; i++) {
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|
int d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
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|
|
counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
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|
|
}
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|
|
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
|
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for (int i = 1; i < 10; i++) {
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|
|
counter[i] += counter[i - 1];
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|
}
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|
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
|
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vector<int> res(n, 0);
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for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
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|
int d = digit(nums[i], exp);
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|
int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
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|
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
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|
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
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}
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|
// 使用结果覆盖原数组 nums
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for (int i = 0; i < n; i++)
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|
nums[i] = res[i];
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}
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/* 基数排序 */
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void radixSort(vector<int> &nums) {
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|
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
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int m = *max_element(nums.begin(), nums.end());
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|
// 按照从低位到高位的顺序遍历
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|
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10)
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// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
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// k = 1 -> exp = 1
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// k = 2 -> exp = 10
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// 即 exp = 10^(k-1)
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|
countingSortDigit(nums, exp);
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|
}
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```
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=== "Python"
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```python title="radix_sort.py"
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def digit(num: int, exp: int) -> int:
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"""获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1)"""
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|
# 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
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return (num // exp) % 10
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def counting_sort_digit(nums: list[int], exp: int) -> None:
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|
"""计数排序(根据 nums 第 k 位排序)"""
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|
# 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
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counter = [0] * 10
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n = len(nums)
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# 统计 0~9 各数字的出现次数
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for i in range(n):
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d = digit(nums[i], exp) # 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
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counter[d] += 1 # 统计数字 d 的出现次数
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|
# 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
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for i in range(1, 10):
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counter[i] += counter[i - 1]
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# 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
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res = [0] * n
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for i in range(n - 1, -1, -1):
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d = digit(nums[i], exp)
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j = counter[d] - 1 # 获取 d 在数组中的索引 j
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res[j] = nums[i] # 将当前元素填入索引 j
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counter[d] -= 1 # 将 d 的数量减 1
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|
# 使用结果覆盖原数组 nums
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for i in range(n):
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|
nums[i] = res[i]
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|
def radix_sort(nums: list[int]) -> None:
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|
"""基数排序"""
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|
# 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
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m = max(nums)
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# 按照从低位到高位的顺序遍历
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exp = 1
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while exp <= m:
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|
# 对数组元素的第 k 位执行计数排序
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# k = 1 -> exp = 1
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# k = 2 -> exp = 10
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# 即 exp = 10^(k-1)
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|
counting_sort_digit(nums, exp)
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|
exp *= 10
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|
```
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=== "Go"
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```go title="radix_sort.go"
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/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
|
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|
|
|
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
|
|
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|
|
return (num / exp) % 10
|
|
|
|
|
}
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|
|
|
|
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|
|
|
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
|
|
|
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|
func countingSortDigit(nums []int, exp int) {
|
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|
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
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counter := make([]int, 10)
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|
n := len(nums)
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// 统计 0~9 各数字的出现次数
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for i := 0; i < n; i++ {
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|
d := digit(nums[i], exp) // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
|
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|
|
counter[d]++ // 统计数字 d 的出现次数
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|
|
}
|
|
|
|
|
// 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
|
|
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|
res := make([]int, n)
|
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|
for i := n - 1; i >= 0; i-- {
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|
d := digit(nums[i], exp)
|
|
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|
j := counter[d] - 1 // 获取 d 在数组中的索引 j
|
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|
|
|
res[j] = nums[i] // 将当前元素填入索引 j
|
|
|
|
|
counter[d]-- // 将 d 的数量减 1
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|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 使用结果覆盖原数组 nums
|
|
|
|
|
for i := 0; i < n; i++ {
|
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|
|
|
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
|
|
|
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|
max := math.MinInt
|
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for _, num := range nums {
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if num > max {
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|
max = num
|
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|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 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)
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
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|
|
|
|
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|
=== "JavaScript"
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|
|
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|
|
|
```javascript title="radix_sort.js"
|
|
|
|
|
/* 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
|
|
|
|
|
const counter = new Array(10).fill(0);
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|
|
|
|
const n = nums.length;
|
|
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|
// 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 */
|
|
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|
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;
|
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|
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for (const num of nums) {
|
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|
if (num > m) {
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|
m = num;
|
|
|
|
|
}
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|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 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
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|
|
|
|
// 即 exp = 10^(k-1)
|
|
|
|
|
countingSortDigit(nums, exp);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=== "TypeScript"
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|
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|
|
```typescript title="radix_sort.ts"
|
|
|
|
|
/* 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
|
|
|
|
|
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);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
=== "C"
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```c title="radix_sort.c"
|
|
|
|
|
/* 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
|
|
|
|
|
int *counter = (int *)malloc((sizeof(int) * 10));
|
|
|
|
|
// 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];
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
/* 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 (size_t i = 0; i < size - 1; 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);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=== "C#"
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```csharp title="radix_sort.cs"
|
|
|
|
|
/* 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
|
|
|
|
|
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);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
=== "Swift"
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```swift title="radix_sort.swift"
|
|
|
|
|
/* 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
|
|
|
|
|
var counter = Array(repeating: 0, count: 10)
|
|
|
|
|
let n = nums.count
|
|
|
|
|
// 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: n)
|
|
|
|
|
for i in stride(from: n - 1, through: 0, by: -1) {
|
|
|
|
|
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)
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
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|
|
|
|
|
|
|
|
|
=== "Zig"
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```zig title="radix_sort.zig"
|
|
|
|
|
// 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
|
|
|
|
|
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);
|
|
|
|
|
std.mem.set(usize, counter, 0);
|
|
|
|
|
var n = nums.len;
|
|
|
|
|
// 统计 0~9 各数字的出现次数
|
|
|
|
|
for (nums) |num| {
|
|
|
|
|
var d = @bitCast(u32, 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 = @bitCast(u32, 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
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|
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);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
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|
!!! question "为什么从最低位开始排序?"
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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,我们应该先排序低位再排序高位。
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## 11.9.2. 算法特性
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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 $O(nk) \gg O(n^2)$ 。
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- **时间复杂度 $O(nk)$** :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 $O(n)$ 。
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|
- **空间复杂度 $O(n + d)$ 、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` 。
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- **稳定排序**:与计数排序相同。
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