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comments: true
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# 11.8 桶排序
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前述几种排序算法都属于“基于比较的排序算法”,它们通过比较元素间的大小来实现排序。此类排序算法的时间复杂度无法超越 $O(n \log n)$ 。接下来,我们将探讨几种“非比较排序算法”,它们的时间复杂度可以达到线性阶。
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<u>桶排序(bucket sort)</u>是分治策略的一个典型应用。它通过设置一些具有大小顺序的桶,每个桶对应一个数据范围,将数据平均分配到各个桶中;然后,在每个桶内部分别执行排序;最终按照桶的顺序将所有数据合并。
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## 11.8.1 算法流程
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考虑一个长度为 $n$ 的数组,其元素是范围 $[0, 1)$ 内的浮点数。桶排序的流程如图 11-13 所示。
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1. 初始化 $k$ 个桶,将 $n$ 个元素分配到 $k$ 个桶中。
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2. 对每个桶分别执行排序(这里采用编程语言的内置排序函数)。
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3. 按照桶从小到大的顺序合并结果。
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![桶排序算法流程](bucket_sort.assets/bucket_sort_overview.png){ class="animation-figure" }
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<p align="center"> 图 11-13 桶排序算法流程 </p>
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代码如下所示:
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=== "Python"
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```python title="bucket_sort.py"
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def bucket_sort(nums: list[float]):
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"""桶排序"""
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# 初始化 k = n/2 个桶,预期向每个桶分配 2 个元素
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k = len(nums) // 2
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buckets = [[] for _ in range(k)]
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# 1. 将数组元素分配到各个桶中
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for num in nums:
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# 输入数据范围为 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
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i = int(num * k)
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# 将 num 添加进桶 i
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buckets[i].append(num)
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# 2. 对各个桶执行排序
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for bucket in buckets:
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# 使用内置排序函数,也可以替换成其他排序算法
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bucket.sort()
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# 3. 遍历桶合并结果
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i = 0
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for bucket in buckets:
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for num in bucket:
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nums[i] = num
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i += 1
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```
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=== "C++"
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```cpp title="bucket_sort.cpp"
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/* 桶排序 */
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void bucketSort(vector<float> &nums) {
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// 初始化 k = n/2 个桶,预期向每个桶分配 2 个元素
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int k = nums.size() / 2;
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vector<vector<float>> buckets(k);
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// 1. 将数组元素分配到各个桶中
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for (float num : nums) {
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|
// 输入数据范围为 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
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|
int i = num * k;
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|
// 将 num 添加进桶 bucket_idx
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|
buckets[i].push_back(num);
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}
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// 2. 对各个桶执行排序
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for (vector<float> &bucket : buckets) {
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|
|
// 使用内置排序函数,也可以替换成其他排序算法
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|
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|
sort(bucket.begin(), bucket.end());
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|
}
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// 3. 遍历桶合并结果
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|
int i = 0;
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|
for (vector<float> &bucket : buckets) {
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for (float num : bucket) {
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|
|
|
|
nums[i++] = num;
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|
}
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|
}
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|
}
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```
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=== "Java"
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```java title="bucket_sort.java"
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/* 桶排序 */
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|
void bucketSort(float[] nums) {
|
|
|
|
|
// 初始化 k = n/2 个桶,预期向每个桶分配 2 个元素
|
|
|
|
|
int k = nums.length / 2;
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|
|
List<List<Float>> buckets = new ArrayList<>();
|
|
|
|
|
for (int i = 0; i < k; i++) {
|
|
|
|
|
buckets.add(new ArrayList<>());
|
|
|
|
|
}
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|
|
|
|
// 1. 将数组元素分配到各个桶中
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|
|
|
|
for (float num : nums) {
|
|
|
|
|
// 输入数据范围为 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
|
|
|
|
|
int i = (int) (num * k);
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|
// 将 num 添加进桶 i
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|
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buckets.get(i).add(num);
|
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|
}
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// 2. 对各个桶执行排序
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for (List<Float> bucket : buckets) {
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|
|
|
// 使用内置排序函数,也可以替换成其他排序算法
|
|
|
|
|
Collections.sort(bucket);
|
|
|
|
|
}
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// 3. 遍历桶合并结果
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|
int i = 0;
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|
for (List<Float> bucket : buckets) {
|
|
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for (float num : bucket) {
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|
|
|
|
nums[i++] = num;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
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```
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=== "C#"
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|
```csharp title="bucket_sort.cs"
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|
|
/* 桶排序 */
|
|
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|
void BucketSort(float[] nums) {
|
|
|
|
|
// 初始化 k = n/2 个桶,预期向每个桶分配 2 个元素
|
|
|
|
|
int k = nums.Length / 2;
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|
|
List<List<float>> buckets = [];
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|
for (int i = 0; i < k; i++) {
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|
buckets.Add([]);
|
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|
}
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// 1. 将数组元素分配到各个桶中
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foreach (float num in nums) {
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|
// 输入数据范围为 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
|
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|
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|
int i = (int)(num * k);
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|
// 将 num 添加进桶 i
|
|
|
|
|
buckets[i].Add(num);
|
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|
}
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|
// 2. 对各个桶执行排序
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foreach (List<float> bucket in buckets) {
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|
|
|
// 使用内置排序函数,也可以替换成其他排序算法
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|
|
|
|
bucket.Sort();
|
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|
|
|
}
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// 3. 遍历桶合并结果
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int j = 0;
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foreach (List<float> bucket in buckets) {
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foreach (float num in bucket) {
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|
nums[j++] = num;
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|
}
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|
}
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|
}
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```
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=== "Go"
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```go title="bucket_sort.go"
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/* 桶排序 */
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func bucketSort(nums []float64) {
|
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|
// 初始化 k = n/2 个桶,预期向每个桶分配 2 个元素
|
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|
k := len(nums) / 2
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|
buckets := make([][]float64, k)
|
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for i := 0; i < k; i++ {
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|
|
buckets[i] = make([]float64, 0)
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|
|
}
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|
// 1. 将数组元素分配到各个桶中
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for _, num := range nums {
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|
|
|
// 输入数据范围为 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
|
|
|
|
|
i := int(num * float64(k))
|
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|
// 将 num 添加进桶 i
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|
buckets[i] = append(buckets[i], num)
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|
}
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// 2. 对各个桶执行排序
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for i := 0; i < k; i++ {
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|
// 使用内置切片排序函数,也可以替换成其他排序算法
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|
sort.Float64s(buckets[i])
|
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|
}
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// 3. 遍历桶合并结果
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|
i := 0
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|
for _, bucket := range buckets {
|
|
|
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for _, num := range bucket {
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|
nums[i] = num
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|
i++
|
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|
|
}
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|
|
|
}
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|
|
|
|
}
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```
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=== "Swift"
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|
```swift title="bucket_sort.swift"
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|
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|
|
/* 桶排序 */
|
|
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|
func bucketSort(nums: inout [Double]) {
|
|
|
|
|
// 初始化 k = n/2 个桶,预期向每个桶分配 2 个元素
|
|
|
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|
let k = nums.count / 2
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|
var buckets = (0 ..< k).map { _ in [Double]() }
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// 1. 将数组元素分配到各个桶中
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for num in nums {
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|
|
|
|
// 输入数据范围为 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
|
|
|
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|
let i = Int(num * Double(k))
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|
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|
// 将 num 添加进桶 i
|
|
|
|
|
buckets[i].append(num)
|
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|
|
}
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|
// 2. 对各个桶执行排序
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for i in buckets.indices {
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|
|
// 使用内置排序函数,也可以替换成其他排序算法
|
|
|
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|
buckets[i].sort()
|
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|
}
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// 3. 遍历桶合并结果
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var i = nums.startIndex
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for bucket in buckets {
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for num in bucket {
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|
|
nums[i] = num
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|
|
|
|
i += 1
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
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|
|
|
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=== "JS"
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|
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|
```javascript title="bucket_sort.js"
|
|
|
|
|
/* 桶排序 */
|
|
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|
function bucketSort(nums) {
|
|
|
|
|
// 初始化 k = n/2 个桶,预期向每个桶分配 2 个元素
|
|
|
|
|
const k = nums.length / 2;
|
|
|
|
|
const buckets = [];
|
|
|
|
|
for (let i = 0; i < k; i++) {
|
|
|
|
|
buckets.push([]);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 1. 将数组元素分配到各个桶中
|
|
|
|
|
for (const num of nums) {
|
|
|
|
|
// 输入数据范围为 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
|
|
|
|
|
const i = Math.floor(num * k);
|
|
|
|
|
// 将 num 添加进桶 i
|
|
|
|
|
buckets[i].push(num);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 2. 对各个桶执行排序
|
|
|
|
|
for (const bucket of buckets) {
|
|
|
|
|
// 使用内置排序函数,也可以替换成其他排序算法
|
|
|
|
|
bucket.sort((a, b) => a - b);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 3. 遍历桶合并结果
|
|
|
|
|
let i = 0;
|
|
|
|
|
for (const bucket of buckets) {
|
|
|
|
|
for (const num of bucket) {
|
|
|
|
|
nums[i++] = num;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=== "TS"
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```typescript title="bucket_sort.ts"
|
|
|
|
|
/* 桶排序 */
|
|
|
|
|
function bucketSort(nums: number[]): void {
|
|
|
|
|
// 初始化 k = n/2 个桶,预期向每个桶分配 2 个元素
|
|
|
|
|
const k = nums.length / 2;
|
|
|
|
|
const buckets: number[][] = [];
|
|
|
|
|
for (let i = 0; i < k; i++) {
|
|
|
|
|
buckets.push([]);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 1. 将数组元素分配到各个桶中
|
|
|
|
|
for (const num of nums) {
|
|
|
|
|
// 输入数据范围为 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
|
|
|
|
|
const i = Math.floor(num * k);
|
|
|
|
|
// 将 num 添加进桶 i
|
|
|
|
|
buckets[i].push(num);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 2. 对各个桶执行排序
|
|
|
|
|
for (const bucket of buckets) {
|
|
|
|
|
// 使用内置排序函数,也可以替换成其他排序算法
|
|
|
|
|
bucket.sort((a, b) => a - b);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 3. 遍历桶合并结果
|
|
|
|
|
let i = 0;
|
|
|
|
|
for (const bucket of buckets) {
|
|
|
|
|
for (const num of bucket) {
|
|
|
|
|
nums[i++] = num;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=== "Dart"
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```dart title="bucket_sort.dart"
|
|
|
|
|
/* 桶排序 */
|
|
|
|
|
void bucketSort(List<double> nums) {
|
|
|
|
|
// 初始化 k = n/2 个桶,预期向每个桶分配 2 个元素
|
|
|
|
|
int k = nums.length ~/ 2;
|
|
|
|
|
List<List<double>> buckets = List.generate(k, (index) => []);
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
// 1. 将数组元素分配到各个桶中
|
|
|
|
|
for (double _num in nums) {
|
|
|
|
|
// 输入数据范围为 [0, 1),使用 _num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
|
|
|
|
|
int i = (_num * k).toInt();
|
|
|
|
|
// 将 _num 添加进桶 bucket_idx
|
|
|
|
|
buckets[i].add(_num);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 2. 对各个桶执行排序
|
|
|
|
|
for (List<double> bucket in buckets) {
|
|
|
|
|
bucket.sort();
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 3. 遍历桶合并结果
|
|
|
|
|
int i = 0;
|
|
|
|
|
for (List<double> bucket in buckets) {
|
|
|
|
|
for (double _num in bucket) {
|
|
|
|
|
nums[i++] = _num;
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
```
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
=== "Rust"
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|
|
|
|
|
|
```rust title="bucket_sort.rs"
|
|
|
|
|
/* 桶排序 */
|
|
|
|
|
fn bucket_sort(nums: &mut [f64]) {
|
|
|
|
|
// 初始化 k = n/2 个桶,预期向每个桶分配 2 个元素
|
|
|
|
|
let k = nums.len() / 2;
|
|
|
|
|
let mut buckets = vec![vec![]; k];
|
|
|
|
|
// 1. 将数组元素分配到各个桶中
|
|
|
|
|
for &mut num in &mut *nums {
|
|
|
|
|
// 输入数据范围为 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
|
|
|
|
|
let i = (num * k as f64) as usize;
|
|
|
|
|
// 将 num 添加进桶 i
|
|
|
|
|
buckets[i].push(num);
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 2. 对各个桶执行排序
|
|
|
|
|
for bucket in &mut buckets {
|
|
|
|
|
// 使用内置排序函数,也可以替换成其他排序算法
|
|
|
|
|
bucket.sort_by(|a, b| a.partial_cmp(b).unwrap());
|
|
|
|
|
}
|
|
|
|
|
// 3. 遍历桶合并结果
|
|
|
|
|
let mut i = 0;
|
|
|
|
|
for bucket in &mut buckets {
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for &mut num in bucket {
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nums[i] = num;
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i += 1;
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}
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}
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}
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```
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=== "C"
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```c title="bucket_sort.c"
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/* 桶排序 */
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void bucketSort(float nums[], int n) {
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int k = n / 2; // 初始化 k = n/2 个桶
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int *sizes = malloc(k * sizeof(int)); // 记录每个桶的大小
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float **buckets = malloc(k * sizeof(float *)); // 动态数组的数组(桶)
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// 为每个桶预分配足够的空间
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for (int i = 0; i < k; ++i) {
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buckets[i] = (float *)malloc(n * sizeof(float));
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sizes[i] = 0;
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}
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// 1. 将数组元素分配到各个桶中
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for (int i = 0; i < n; ++i) {
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int idx = (int)(nums[i] * k);
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buckets[idx][sizes[idx]++] = nums[i];
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}
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// 2. 对各个桶执行排序
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for (int i = 0; i < k; ++i) {
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qsort(buckets[i], sizes[i], sizeof(float), compare);
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}
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// 3. 合并排序后的桶
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int idx = 0;
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for (int i = 0; i < k; ++i) {
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for (int j = 0; j < sizes[i]; ++j) {
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nums[idx++] = buckets[i][j];
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}
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// 释放内存
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free(buckets[i]);
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}
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}
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```
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=== "Kotlin"
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```kotlin title="bucket_sort.kt"
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/* 桶排序 */
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fun bucketSort(nums: FloatArray) {
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// 初始化 k = n/2 个桶,预期向每个桶分配 2 个元素
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val k = nums.size / 2
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val buckets = mutableListOf<MutableList<Float>>()
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for (i in 0..<k) {
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buckets.add(mutableListOf())
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}
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// 1. 将数组元素分配到各个桶中
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for (num in nums) {
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// 输入数据范围为 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
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val i = (num * k).toInt()
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// 将 num 添加进桶 i
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buckets[i].add(num)
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}
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// 2. 对各个桶执行排序
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for (bucket in buckets) {
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// 使用内置排序函数,也可以替换成其他排序算法
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bucket.sort()
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}
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// 3. 遍历桶合并结果
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var i = 0
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for (bucket in buckets) {
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for (num in bucket) {
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nums[i++] = num
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}
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}
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}
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```
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=== "Ruby"
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```ruby title="bucket_sort.rb"
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### 桶排序 ###
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def bucket_sort(nums)
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# 初始化 k = n/2 个桶,预期向每个桶分配 2 个元素
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k = nums.length / 2
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buckets = Array.new(k) { [] }
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# 1. 将数组元素分配到各个桶中
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nums.each do |num|
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# 输入数据范围为 [0, 1),使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
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i = (num * k).to_i
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# 将 num 添加进桶 i
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buckets[i] << num
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end
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# 2. 对各个桶执行排序
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buckets.each do |bucket|
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# 使用内置排序函数,也可以替换成其他排序算法
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bucket.sort!
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end
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# 3. 遍历桶合并结果
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i = 0
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buckets.each do |bucket|
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bucket.each do |num|
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nums[i] = num
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i += 1
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end
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end
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|
end
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```
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=== "Zig"
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```zig title="bucket_sort.zig"
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[class]{}-[func]{bucketSort}
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```
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??? pythontutor "可视化运行"
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<div style="height: 549px; width: 100%;"><iframe class="pythontutor-iframe" src="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=def%20bucket_sort%28nums%3A%20list%5Bfloat%5D%29%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E6%A1%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96%20k%20%3D%20n/2%20%E4%B8%AA%E6%A1%B6%EF%BC%8C%E9%A2%84%E6%9C%9F%E5%90%91%E6%AF%8F%E4%B8%AA%E6%A1%B6%E5%88%86%E9%85%8D%202%20%E4%B8%AA%E5%85%83%E7%B4%A0%0A%20%20%20%20k%20%3D%20len%28nums%29%20//%202%0A%20%20%20%20buckets%20%3D%20%5B%5B%5D%20for%20_%20in%20range%28k%29%5D%0A%20%20%20%20%23%201.%20%E5%B0%86%E6%95%B0%E7%BB%84%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%88%86%E9%85%8D%E5%88%B0%E5%90%84%E4%B8%AA%E6%A1%B6%E4%B8%AD%0A%20%20%20%20for%20num%20in%20nums%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%BE%93%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%8C%83%E5%9B%B4%E4%B8%BA%20%5B0,%201%29%EF%BC%8C%E4%BD%BF%E7%94%A8%20num%20*%20k%20%E6%98%A0%E5%B0%84%E5%88%B0%E7%B4%A2%E5%BC%95%E8%8C%83%E5%9B%B4%20%5B0,%20k-1%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%3D%20int%28num%20*%20k%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%B0%86%20num%20%E6%B7%BB%E5%8A%A0%E8%BF%9B%E6%A1%B6%20i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20buckets%5Bi%5D.append%28num%29%0A%20%20%20%20%23%202.%20%E5%AF%B9%E5%90%84%E4%B8%AA%E6%A1%B6%E6%89%A7%E8%A1%8C%E6%8E%92%E5%BA%8F%0A%20%20%20%20for%20bucket%20in%20buckets%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%86%85%E7%BD%AE%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%87%BD%E6%95%B0%EF%BC%8C%E4%B9%9F%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E6%88%90%E5%85%B6%E4%BB%96%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bucket.sort%28%29%0A%20%20%20%20%23%203.%20%E9%81%8D%E5%8E%86%E6%A1%B6%E5%90%88%E5%B9%B6%E7%BB%93%E6%9E%9C%0A%20%20%20%20i%20%3D%200%0A%20%20%20%20for%20bucket%20in%20buckets%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20num%20in%20bucket%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20nums%5Bi%5D%20%3D%20num%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%2B%3D%201%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20%23%20%E8%AE%BE%E8%BE%93%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%BA%E6%B5%AE%E7%82%B9%E6%95%B0%EF%BC%8C%E8%8C%83%E5%9B%B4%E4%B8%BA%20%5B0,%201%29%0A%20%20%20%20nums%20%3D%20%5B0.49,%200.96,%200.82,%200.09,%200.57,%200.43,%200.91,%200.75,%200.15,%200.37%5D%0A%20%20%20%20bucket_sort%28nums%29%0A%20%20%20%20print%28%22%E6%A1%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%8C%E6%88%90%E5%90%8E%20nums%20%3D%22,%20nums%29&codeDivHeight=472&codeDivWidth=350&cumulative=false&curInstr=3&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false"> </iframe></div>
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<div style="margin-top: 5px;"><a href="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=def%20bucket_sort%28nums%3A%20list%5Bfloat%5D%29%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E6%A1%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96%20k%20%3D%20n/2%20%E4%B8%AA%E6%A1%B6%EF%BC%8C%E9%A2%84%E6%9C%9F%E5%90%91%E6%AF%8F%E4%B8%AA%E6%A1%B6%E5%88%86%E9%85%8D%202%20%E4%B8%AA%E5%85%83%E7%B4%A0%0A%20%20%20%20k%20%3D%20len%28nums%29%20//%202%0A%20%20%20%20buckets%20%3D%20%5B%5B%5D%20for%20_%20in%20range%28k%29%5D%0A%20%20%20%20%23%201.%20%E5%B0%86%E6%95%B0%E7%BB%84%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%88%86%E9%85%8D%E5%88%B0%E5%90%84%E4%B8%AA%E6%A1%B6%E4%B8%AD%0A%20%20%20%20for%20num%20in%20nums%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%BE%93%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%8C%83%E5%9B%B4%E4%B8%BA%20%5B0,%201%29%EF%BC%8C%E4%BD%BF%E7%94%A8%20num%20*%20k%20%E6%98%A0%E5%B0%84%E5%88%B0%E7%B4%A2%E5%BC%95%E8%8C%83%E5%9B%B4%20%5B0,%20k-1%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%3D%20int%28num%20*%20k%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%B0%86%20num%20%E6%B7%BB%E5%8A%A0%E8%BF%9B%E6%A1%B6%20i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20buckets%5Bi%5D.append%28num%29%0A%20%20%20%20%23%202.%20%E5%AF%B9%E5%90%84%E4%B8%AA%E6%A1%B6%E6%89%A7%E8%A1%8C%E6%8E%92%E5%BA%8F%0A%20%20%20%20for%20bucket%20in%20buckets%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%86%85%E7%BD%AE%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%87%BD%E6%95%B0%EF%BC%8C%E4%B9%9F%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E6%88%90%E5%85%B6%E4%BB%96%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bucket.sort%28%29%0A%20%20%20%20%23%203.%20%E9%81%8D%E5%8E%86%E6%A1%B6%E5%90%88%E5%B9%B6%E7%BB%93%E6%9E%9C%0A%20%20%20%20i%20%3D%200%0A%20%20%20%20for%20bucket%20in%20buckets%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20num%20in%20bucket%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20nums%5Bi%5D%20%3D%20num%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%2B%3D%201%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20%23%20%E8%AE%BE%E8%BE%93%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%BA%E6%B5%AE%E7%82%B9%E6%95%B0%EF%BC%8C%E8%8C%83%E5%9B%B4%E4%B8%BA%20%5B0,%201%29%0A%20%20%20%20nums%20%3D%20%5B0.49,%200.96,%200.82,%200.09,%200.57,%200.43,%200.91,%200.75,%200.15,%200.37%5D%0A%20%20%20%20bucket_sort%28nums%29%0A%20%20%20%20print%28%22%E6%A1%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%8C%E6%88%90%E5%90%8E%20nums%20%3D%22,%20nums%29&codeDivHeight=800&codeDivWidth=600&cumulative=false&curInstr=3&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false" target="_blank" rel="noopener noreferrer">全屏观看 ></a></div>
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## 11.8.2 算法特性
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桶排序适用于处理体量很大的数据。例如,输入数据包含 100 万个元素,由于空间限制,系统内存无法一次性加载所有数据。此时,可以将数据分成 1000 个桶,然后分别对每个桶进行排序,最后将结果合并。
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- **时间复杂度为 $O(n + k)$** :假设元素在各个桶内平均分布,那么每个桶内的元素数量为 $\frac{n}{k}$ 。假设排序单个桶使用 $O(\frac{n}{k} \log\frac{n}{k})$ 时间,则排序所有桶使用 $O(n \log\frac{n}{k})$ 时间。**当桶数量 $k$ 比较大时,时间复杂度则趋向于 $O(n)$** 。合并结果时需要遍历所有桶和元素,花费 $O(n + k)$ 时间。
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- **自适应排序**:在最差情况下,所有数据被分配到一个桶中,且排序该桶使用 $O(n^2)$ 时间。
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- **空间复杂度为 $O(n + k)$、非原地排序**:需要借助 $k$ 个桶和总共 $n$ 个元素的额外空间。
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- 桶排序是否稳定取决于排序桶内元素的算法是否稳定。
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## 11.8.3 如何实现平均分配
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桶排序的时间复杂度理论上可以达到 $O(n)$ ,**关键在于将元素均匀分配到各个桶中**,因为实际数据往往不是均匀分布的。例如,我们想要将淘宝上的所有商品按价格范围平均分配到 10 个桶中,但商品价格分布不均,低于 100 元的非常多,高于 1000 元的非常少。若将价格区间平均划分为 10 个,各个桶中的商品数量差距会非常大。
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为实现平均分配,我们可以先设定一条大致的分界线,将数据粗略地分到 3 个桶中。**分配完毕后,再将商品较多的桶继续划分为 3 个桶,直至所有桶中的元素数量大致相等**。
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如图 11-14 所示,这种方法本质上是创建一棵递归树,目标是让叶节点的值尽可能平均。当然,不一定要每轮将数据划分为 3 个桶,具体划分方式可根据数据特点灵活选择。
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![递归划分桶](bucket_sort.assets/scatter_in_buckets_recursively.png){ class="animation-figure" }
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<p align="center"> 图 11-14 递归划分桶 </p>
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如果我们提前知道商品价格的概率分布,**则可以根据数据概率分布设置每个桶的价格分界线**。值得注意的是,数据分布并不一定需要特意统计,也可以根据数据特点采用某种概率模型进行近似。
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如图 11-15 所示,我们假设商品价格服从正态分布,这样就可以合理地设定价格区间,从而将商品平均分配到各个桶中。
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![根据概率分布划分桶](bucket_sort.assets/scatter_in_buckets_distribution.png){ class="animation-figure" }
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<p align="center"> 图 11-15 根据概率分布划分桶 </p>
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