11.8 桶排序¶

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。

桶排序（bucket sort）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。

11.8.1 算法流程¶

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。

初始化 \(k\) 个桶，将 \(n\) 个元素分配到 \(k\) 个桶中。
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）。
按照桶从小到大的顺序合并结果。

图 11-13 桶排序算法流程

代码如下所示：

PythonC++JavaC#GoSwiftJSTSDartRustCKotlinRubyZig

bucket_sort.py

def bucket_sort(nums: list[float]):
    """桶排序"""
    # 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    k = len(nums) // 2
    buckets = [[] for _ in range(k)]
    # 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for 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]
        i = int(num * k)
        # 将 num 添加进桶 i
        buckets[i].append(num)
    # 2. 对各个桶执行排序
    for bucket in buckets:
        # 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        bucket.sort()
    # 3. 遍历桶合并结果
    i = 0
    for bucket in buckets:
        for num in bucket:
            nums[i] = num
            i += 1

bucket_sort.cpp

/* 桶排序 */
void bucketSort(vector<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.size() / 2;
    vector<vector<float>> buckets(k);
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    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 = num * k;
        // 将 num 添加进桶 bucket_idx
        buckets[i].push_back(num);
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    for (vector<float> &bucket : buckets) {
        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        sort(bucket.begin(), bucket.end());
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    int i = 0;
    for (vector<float> &bucket : buckets) {
        for (float num : bucket) {
            nums[i++] = num;
        }
    }
}

bucket_sort.java

/* 桶排序 */
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;
    List<List<Float>> buckets = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        buckets.add(new ArrayList<>());
    }
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    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);
        // 将 num 添加进桶 i
        buckets.get(i).add(num);
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    for (List<Float> bucket : buckets) {
        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        Collections.sort(bucket);
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    int i = 0;
    for (List<Float> bucket : buckets) {
        for (float num : bucket) {
            nums[i++] = num;
        }
    }
}

bucket_sort.cs

/* 桶排序 */
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;
    List<List<float>> buckets = [];
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        buckets.Add([]);
    }
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    foreach (float 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 = (int)(num * k);
        // 将 num 添加进桶 i
        buckets[i].Add(num);
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    foreach (List<float> bucket in buckets) {
        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        bucket.Sort();
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    int j = 0;
    foreach (List<float> bucket in buckets) {
        foreach (float num in bucket) {
            nums[j++] = num;
        }
    }
}

bucket_sort.go

/* 桶排序 */
func bucketSort(nums []float64) {
    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    k := len(nums) / 2
    buckets := make([][]float64, k)
    for i := 0; i < k; i++ {
        buckets[i] = make([]float64, 0)
    }
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for _, num := range nums {
        // 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))
        // 将 num 添加进桶 i
        buckets[i] = append(buckets[i], num)
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    for i := 0; i < k; i++ {
        // 使用内置切片排序函数，也可以替换成其他排序算法
        sort.Float64s(buckets[i])
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    i := 0
    for _, bucket := range buckets {
        for _, num := range bucket {
            nums[i] = num
            i++
        }
    }
}

bucket_sort.swift

/* 桶排序 */
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
    let k = nums.count / 2
    var buckets = (0 ..< k).map { _ in [Double]() }
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for 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]
        let i = Int(num * Double(k))
        // 将 num 添加进桶 i
        buckets[i].append(num)
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    for i in buckets.indices {
        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        buckets[i].sort()
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    var i = nums.startIndex
    for bucket in buckets {
        for num in bucket {
            nums[i] = num
            i += 1
        }
    }
}

bucket_sort.js

/* 桶排序 */
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;
        }
    }
}

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;
        }
    }
}

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;
    }
  }
}

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 {
        for &mut num in bucket {
            nums[i] = num;
            i += 1;
        }
    }
}

bucket_sort.c

/* 桶排序 */
void bucketSort(float nums[], int size) {
    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    int k = size / 2;
    float **buckets = calloc(k, sizeof(float *));
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        // 每个桶最多可以分配 size 个元素
        buckets[i] = calloc(size, sizeof(float));
    }

    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        // 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
        int bucket_idx = nums[i] * k;
        int j = 0;
        // 如果桶中有数据且数据小于当前值 nums[i], 要将其放到当前桶的后面，相当于 cpp 中的 push_back
        while (buckets[bucket_idx][j] > 0 && buckets[bucket_idx][j] < nums[i]) {
            j++;
        }
        float temp = nums[i];
        while (j < size && buckets[bucket_idx][j] > 0) {
            swap(&temp, &buckets[bucket_idx][j]);
            j++;
        }
        buckets[bucket_idx][j] = temp;
    }

    // 2. 对各个桶执行排序
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        qsort(buckets[i], size, sizeof(float), compare_float);
    }

    // 3. 遍历桶合并结果
    for (int i = 0, j = 0; j < k; j++) {
        for (int l = 0; l < size; l++) {
            if (buckets[j][l] > 0) {
                nums[i++] = buckets[j][l];
            }
        }
    }

    // 释放上述分配的内存
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        free(buckets[i]);
    }
    free(buckets);
}

bucket_sort.kt

/* 桶排序 */
fun bucketSort(nums: FloatArray) {
    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    val k = nums.size / 2
    val buckets = mutableListOf<MutableList<Float>>()
    for (i in 0..<k) {
        buckets.add(mutableListOf())
    }
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for (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]
        val i = (num * k).toInt()
        // 将 num 添加进桶 i
        buckets[i].add(num)
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    for (bucket in buckets) {
        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        bucket.sort()
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    var i = 0
    for (bucket in buckets) {
        for (num in bucket) {
            nums[i++] = num
        }
    }
}

bucket_sort.rb

[class]{}-[func]{bucket_sort}

bucket_sort.zig

[class]{}-[func]{bucketSort}

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11.8.2 算法特性¶

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。

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。
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。
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。
桶排序是否稳定取决于排序桶内元素的算法是否稳定。

11.8.3 如何实现平均分配¶

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。

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。

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。

图 11-14 递归划分桶

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。

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。

图 11-15 根据概率分布划分桶

11.8 桶排序¶

11.8.1 算法流程¶

11.8.2 算法特性¶

11.8.3 如何实现平均分配¶

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