计数排序与稳定排序

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我们常用的排序算法，有冒泡算法、快速算法等，它们都是基于元素之间的比较来进行排序，有一种特殊的算法不是基于元素比较，而是利用数组下标来确定元素在数组的位置，这种算法就是“计数排序”。

        先来说一下实现的原理，假设有20个随机整数的数组array，他们值分别是：9，3，5，4，9，1，2，7，8，1，3，6，5，3，4，0，10，9，7，9.有没有发现这些整数的大小都是在[0，10]区间内，这时我们可以定义一个长度为11的数组countArray，每个元素的初始值都为0.当我遍历这20个随机整数时，每个值在countArray的下标位置对号入座。

注意：不是赋值，而是每有一个值，就在对应位置+1，譬如遍历array的第一位元素9，就会在array[9]位置+1，遍历array的第二位元素3时，就在countArray[3]位置+1，如此类推。

最终遍历整个array数组后，countArray数组变成以下情况：

每一个value值对应表示下标值出现的次数，有了这个统计结果，那么重新排序就显得简单粗暴。

直接依次输出排序后的数组结果：0，1，1，2，3，3，3，4，4，5，5，6，7，7，8，9，9，9，9，10

下面是代码实现：

public int[] countSort(int[] array){
    //获取array数组中元素的最大值
    int max = array[0];
    for(int i=1; i<array.length; i++){
        if(array[i]>max){
            max = array[i];
        }
    }

    //根据数组的最大值确定统计数组的长度
    int[] countArray = new int[max+1];
    
    //遍历array，填充countArray
    for(int i=0; i<array.length; i++){
        countArray[array[i]]++;
    }

    //遍历统计数组，输出结果
    int index = 0;
    int[] sortArray = new int[array.length];
    for(int i=0; i<countArray.length; i++){
        for(int j=0; j<countArray[i]; j++){
            sortArray[index++] = i;
        }
    }
    
    return sortArray;
}

好了，代码已经给出来了，必须注意一点是上面代码有不少局限性，首先获取array数组的最大值+1作为countArray数组的长度，不严谨，其次，这是在数组元素值为[0,10]区间的整数才可以。

下面给出改进栗子：

原始无序数组array：

对于统计数组countArray，我们采用array数组的（最大值-最小值+1）作为countArray的长度，即（99-90+1）=10，用array数组的最小值90作为countArray数组的偏移量，譬如95，则（95-90）=5，会在countArray[5]的值加1，对于纯碎的整数排序，只要在上面代码稍微修改一下就ok了，但是对于现实业务排序，就显得很鸡肋，譬如学生的成绩排序，

按照原来的统计思路，可以得到下面的统计数组：

这种情况下，如果成绩相同，应当按照固有顺序排序，但是，怎么确定原来的固有顺序对应的人呢？现在就要对统计数组进行变变形，统计数组从第二个元素开始，每个元素的值都加上前面所有元素的值的和。

为什么要相加呢？目的是存储当前元素值的最后位置，譬如下标为9的元素，不管有多少个值为99的元素，反正该值的元素最后一个位置是5.

倒序遍历array数组，第一个被遍历的元素Kan的95，找到countArray数组下标为5的value值，是4，代表Kan是在输出数组sortArray中排的位置是第四位（即，是输出数组sortArray[3]的值，注意，这个下标值可以通过countArray对应的元素值减1得到，countArray对应的元素值又可以通过countArray[array[i]-min]得到），然后countArray数组下标为5的value值相应减去1，4—>3，依次遍历，过程中再遇到95，那么该95排的位置是第三位，如此类推。这样一来，就可以清楚的将同样是95分的Jack和Kan排出顺序来，这就是稳定排序。

代码实现：

public int[] countSort(int[] array){
    //得到array数组的最大值和最小值，以便计算得到countArray的长度
    int max = array[0];
    int min = array[0];
    for(int i=1; i<array.length; i++){
        if(array[i]>max){
            max = array[i];
        }
        if(array[i]<min){
            min = array[i];
        }
    }
    
    int[] countArray = new int[max-min+1];
    //统计对应元素的个数
    for(int i=0; i<array.length; i++){
        countArray[array[i]-min]++;
    }

    //对统计数组进行变形
    int sum = 0;
    for(int i=0; i<countArray.length; i++){
        sum += countArray[i];
        countArray[i] = sum;
    }

    //倒序遍历array数组，确定各元素的固有位置
    int[] sortArray = new int[array.length];
    for(int i=array.length; i>0; i--){
        sortArray[countArray[array[i]-min]-1] = array[i];//这里的sortArray下标值就是上面高亮标记提到过的
        countArray[array[i]-min]--;
    }
    return sortArray;
}

        至此，计数排序和稳定排序结束，稳定排序就是在计数排序的基础上进化的，另外还要注意它们的局限性，原始数组元素的值必须都是整数，还有当数组的最大值与最小值差距较大时，使用计数排序显得没有意义了，因为计数排序是以牺牲空间复杂度来换取时间复杂度的算法。

计数排序与稳定排序

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原文地址：https://www.cnblogs.com/SysoCjs/p/9775669.html