基数排序
- 基数排序(Radix Sort)属于“分配式排序”,又称“桶子法”或 bin sort,顾名思义,它是通过键值的各个位的值,将要排序的元素分配至某些“桶”中,达到排序的作用。
- 基数排序法是属于稳定性的排序,基数排序法是效率高的稳定排序法。
- 基数排序是桶排序。
- 基数排序是 1887 年赫尔曼·何乐礼发明的,他是这样实现的:将整数按位数切割成不同的数字,然后按每个位数分别比较。
基本思想
将所有待比较数值统一为同样的数位长度,数位较短的数前面补零。然后,从最低位开始,依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后,数列就变成一个有序序列。
循环的轮数取决于数组中最大数的位数。
代码实现:文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-619236.html
public class RadixSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {53, 3, 542, 748, 14, 214};
radixSort(arr);
}
// 基数排序
public static void radixSort(int[] arr) {
// 得到数组中最大数的位数
int max = arr[0]; // 假设第一个数最大
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] > max) {
max = arr[i];
}
}
// 得到最大数的位数
int maxLength = (max + "").length();
// 定义一个二维数组,表示 10 个桶,每个桶就是一个一维数组
// 说明:
// 1. 二维数组包含 10 个一维数组
// 2. 基数排序是使用空间换时间的经典算法
int[][] bucket = new int[10][arr.length];
// 为了记录每个桶中实际存放了多少个数据,我们定义一个一维数组来记录各个桶每次放入的数据个数
int[] bucketElementCounts = new int[10];
for (int i = 0, n = 1; i < maxLength; i++, n *= 10) {
// 第一轮(针对每个元素的对应的位进行处理)
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
// 取出每个元素对应的位的值
int digitOfElement = arr[j] / n % 10;
// 放入到对应的桶中
bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
bucketElementCounts[digitOfElement]++;
}
// 按照这个桶的顺序(一维数组的下标依次取出数据,放入原来的数组)
int index = 0;
// 遍历每一桶,并将桶中的数据放入到原数组
for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
// 如果桶中有数据,我们采放入数据
if (bucketElementCounts[k] != 0) {
// 循环该桶即第 k 个桶,放入
for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
arr[index] = bucket[k][l];
index++;
}
}
// 第i+1轮处理后,需要将每个 bucketElementCounts[k] = 0
bucketElementCounts[k] = 0;
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
}
}
性能测试:文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-619236.html
public static void main(String[] args) {
// 测试一下基数排序的速度,给 80000 个数据测试
int[] arr = new int[8000000];
for (int i = 0; i < 8000000; i++) {
arr[i] = (int) (Math.random() * 8000000); // 生成一个 [0,8000000) 随机数
}
long start = System.currentTimeMillis();
radixSort(arr);
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("通过基数排序的时间:" + (end - start)); // 646ms
}
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