pull/944/head
krahets 2 years ago
parent 6f577dfe0b
commit 59c877c5f3

@ -10,20 +10,15 @@ comments: true
先看一个简单例子。给定一个长度为 $n$ 的数组 `nums` ,元素皆为 **非负整数**。计数排序的整体流程为:
1. 统计数组的最大数字,记为 $m$ ,并建立一个长度为 $m + 1$ 的辅助数组 `counter`
1. 遍历记录数组中的最大数字,记为 $m$ ,并建立一个长度为 $m + 1$ 的辅助数组 `counter`
2. **借助 `counter` 统计 `nums` 中各数字的出现次数**,其中 `counter[num]` 对应数字 `num` 的出现次数。统计方法很简单,只需遍历 `nums` (设当前数字为 `num`),每轮将 `counter[num]` 自增 $1$ 即可。
3. **由于 `counter` 的各个索引是天然有序的,因此相当于所有数字已经被排序好了**。接下来,我们遍历 `counter` ,根据各数字的出现次数,将各数字按从小到大的顺序填入 `nums` 即可。
=== "<1>"
![counting_sort_naive_step1](counting_sort.assets/counting_sort_naive_step1.png)
=== "<2>"
![counting_sort_naive_step2](counting_sort.assets/counting_sort_naive_step2.png)
观察发现,计数排序名副其实,是通过“统计元素数量”来实现排序的。
=== "<3>"
![counting_sort_naive_step3](counting_sort.assets/counting_sort_naive_step3.png)
![counting_sort_overview](counting_sort.assets/counting_sort_overview.png)
以下是实现代码,计数排序名副其实,确实是通过“统计数量”来实现排序的。
<p align="center"> Fig. counting_sort_overview </p>
=== "Java"

Loading…
Cancel
Save