计数排序

  1. 找到给定序列的最小值与最大值
  2. 创建一个长度为最大值-最小值+1的数组,初始化都为0
  3. 然后遍历原序列,并为数组中索引为当前值-最小值的值+1
  4. 此时数组中已经记录好每个值的数量,自然也就是有序的了

例如:

python实现计数排序与桶排序实例代码

计数排序实现

下面为列表的计数排序

def count_sort(s):
  """计数排序"""
  # 找到最大最小值
  min_num = min(s)
  max_num = max(s)
  # 计数列表
  count_list = [0]*(max_num-min_num+1)
  # 计数
  for i in s:
    count_list[i-min_num] += 1
  s.clear()
  # 填回
  for ind,i in enumerate(count_list):
    while i != 0:
      s.append(ind+min_num)
      i -= 1

if __name__ == '__main__':
  a = [3,6,8,4,2,6,7,3]
  count_sort(a)
  print(a)

计数排序的缺点

当数值中有非整数时,计数数组的索引无法分配

桶排序

桶排序原理:

  1. 桶排序与计数排序类似,但可以解决非整数的排序
  2. 桶排序相当于把计数数组划分为按顺序的几个部分
  3. 每一部分叫做一个桶,它来存放处于该范围内的数
  4. 然后再对每个桶内部进行排序,可以使用其他排序方法如快速排序
  5. 最后整个桶数组就是排列好的数据,再将其返回给原序列

举例:

python实现计数排序与桶排序实例代码

桶排序实现

这里选择桶的数量为序列元素个数+1,范围分别是5等分与最大值,和上面那个图一样。

具体问题应该按照具体情况进行桶划分

这里桶内部排序直接调用了sorted

def bucket_sort(s):
  """桶排序"""
  min_num = min(s)
  max_num = max(s)
  # 桶的大小
  bucket_range = (max_num-min_num) / len(s)
  # 桶数组
  count_list = [ [] for i in range(len(s) + 1)]
  # 向桶数组填数
  for i in s:
    count_list[int((i-min_num)//bucket_range)].append(i)
  s.clear()
  # 回填,这里桶内部排序直接调用了sorted
  for i in count_list:
    for j in sorted(i):
      s.append(j)

if __name__ == '__main__':
  a = [3.2,6,8,4,2,6,7,3]
  bucket_sort(a) 
  print(a) # [2, 3, 3.2, 4, 6, 6, 7, 8]

总结

计数排序与桶排序都是以牺牲空间换时间,虽然很快,但由于可能产生大量的空位置导致内存增大,尤其是计数排序。

桶排序中尽量使每个桶中的元素个数均匀分布最好

以上所述是小编给大家介绍的python计数排序与桶排序详解整合,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!

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