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八大排序算法之基数排序

时间:2017-07-02 17:11:57      阅读:203      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:空间复杂度   数字   ima   images   random   思想   设计   pre   分析   

设计思想

  它是根据关键字中各位的值,通过对排序的N个元素进行若干趟“分配”与“收集”来实现排序的。它不要比较关键字的大小。

  假设:R {50, 123, 543, 187, 49, 30, 0, 2, 11, 100}

  任何一个阿拉伯数,它的各个位数上的基数都是以0~9来表示的。所以我们不妨把0~9视为10个桶。 我们先根据序列的个位数的数字来进行分类,将其分到指定的桶中。例如:R[0] = 50,个位数上是0,将这个数存入编号为0的桶中。

    技术分享

  分类后,我们在从各个桶中,将这些数按照从编号0到编号9的顺序依次将所有数取出来。这时,得到的序列就是个位数上呈递增趋势的序列。 按照个位数排序: {50, 30, 0, 100, 11, 2, 123, 543, 187, 49}。接下来,可以对十位数、百位数也按照这种方法进行排序,最后就能得到排序完成的序列。

代码实现

import math
def get_number(num):
    import random
    lst = []
    i = 0
    while i < num:
        lst.append(random.randint(0,100))
        i += 1
    return lst

def radixsort(lst,radix=10):
    k = int(math.ceil(math.log(max(lst),radix)))
    bucket = [[] for i in range(radix)]
    for i in range(1,k+1):
        for j in lst:
            bucket[j//radix**(i-1) % (radix**i)].append(j)
        del lst[:]
        for z in bucket:
            lst += z
            del z[:]
    return lst


a = get_number(10)
print("排序之前:",a)
b = radixsort(a)
print("排序之后:",b)

########输出结果###########
排序之前: [2, 4, 26, 46, 90, 16, 80, 36, 37, 72]
排序之后: [2, 4, 16, 26, 36, 37, 46, 72, 80, 90]

性能分析

  时间复杂度:通过上文可知,假设在基数排序中,r为基数,d为位数。则基数排序的时间复杂度为O(d(n+r))。我们可以看出,基数排序的效率和初始序列是否有序没有关联。

     空间复杂度:在基数排序过程中,对于任何位数上的基数进行“装桶”操作时,都需要n+r个临时空间。

    算法稳定:在基数排序过程中,每次都是将当前位数上相同数值的元素统一“装桶”,并不需要交换位置。所以基数排序是稳定的算法。

 

八大排序算法之基数排序

标签:空间复杂度   数字   ima   images   random   思想   设计   pre   分析   

原文地址:http://www.cnblogs.com/vipchenwei/p/7106480.html

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