当前位置:

首页 > 编程开发 > 如何实现基数排序算法在Java/Go/Python/JS/C中?

如何实现基数排序算法在Java/Go/Python/JS/C中?

说明基数排序(RadixSort)是一种非比较型整数排序算法,其原理是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。由于整数也可以表达字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮点数,所以基数排序也不是只能使用于整数。基数排序的发明可以追溯到1887年赫尔曼·何乐礼在列表机(TabulationMachine)上的基数排序的方式可以采用LSD(Leastsignificantdigital)或MSD(Mostsignificantdigital),LSD的排序方式由键值的最右边开始,而MS

    说明

    基数排序(RadixSort)是一种非比较型整数排序算法,其原理是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。由于整数也可以表达字符串(比如名字或日期)和特定格式的浮点数,所以基数排序也不是只能使用于整数。基数排序的发明可以追溯到1887年赫尔曼·何乐礼在列表机(Tabulation Machine)上的

    基数排序的方式可以采用LSD(Least significant digital)或MSD(Most significant digital),LSD的排序方式由键值的最右边开始,而MSD则相反,由键值的最左边开始。LSD使用计数排序或桶排序,MSD可以使用桶排序。由低到高(LSD)比较简单,按位重排即可,如果是从高往低(MSD)则不能每次重排,可以通过递归来逐层遍历实现。详细请看各种不同版本的源码。

    排序算法网上有很多实现,但经常有错误,也缺乏不同语言的比较。本系列把各种排序算法重新整理,用不同语言分别实现。

    实现过程

    • 将待排序数列(正整数)统一为同样的数位长度,数位较短的补零。

    • 每个数位单独排序,从最低位到最高位,或从最高位到最低位。

    • 这样从最低到高或从高到低排序完成以后,数列就变成一个有序数列。

    示意图

    如何实现基数排序算法在Java/Go/Python/JS/C中?

    如何实现基数排序算法在Java/Go/Python/JS/C中?

    性能分析

    时间复杂度:O(k*N)

    空间复杂度:O(k + N)

    稳定性:稳定

    代码

    Java

    class RadixSort {
    
      // 基数排序,基于计数排序,按数位从低到高来排序
      public static int[] countingSort(int arr[], int exponent) {
        // 基数exponent按10进位,range为10
        int range = 10;
        int[] countList = new int[range];
        int[] sortedList = new int[arr.length];
    
        // 设定最小值以支持负数
        int min = arr[0];
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
          if (arr[i] < min) {
            min = arr[i];
          }
        }
    
        // 根据基数求得当前项目对应位置的数值,并给对应计数数组位置加1
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
          int item = arr[i] - min;
          // 根据exponent获得当前位置的数字是几,存入对应计数数组
          int idx = (item / exponent) % range;
          countList[idx] += 1;
        }
    
        // 根据位置计数,后面的位数为前面的累加之和
        for (int i = 1; i < range; i++) {
          countList[i] += countList[i - 1];
        }
        System.out.println("radixSort1 countingSort countList:" + Arrays.toString(countList));
    
        // 根据计数数组按顺序取出排序内容
        for (int i = arr.length - 1; i >= 0; i--) {
          int item = arr[i] - min;
          int idx = (item / exponent) % range;
          // 根据计数位置得到顺序
          sortedList[countList[idx] - 1] = arr[i];
          countList[idx] -= 1;
        }
    
        // 最后赋值给原数据
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
          arr[i] = sortedList[i];
        }
        System.out.println("radixSort1 -> sortedList:" + Arrays.toString(sortedList));
        return sortedList;
      }
    
      // 基数排序1,按数位大小,基于计数排序实现
      public static int[] radixSort1(int arr[]) {
        int max = arr[0];
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
          if (arr[i] > max) {
            max = arr[i];
          }
        }
        // 根据最大值,逐个按进位(基数)来应用排序,exponent即数位。
        for (int exponent = 1; (max / exponent) > 0; exponent *= 10) {
          countingSort(arr, exponent);
        }
        return arr;
      }
    }
    // 基数排序,从高到低逐位排序,递归方式,基于桶排序。具体步骤如下:
    // 1. 找出数组中最大的数,确定其位数。
    // 2. MSD是从高位开始,依次按照位数的值将数字放入到不同桶中。
    // 3. 如果桶里的长度超过1,则通过递归继续按桶排序。当桶里的数据只有1位时添加到原列表对应位置。
    // 重复步骤2和3,直到按照最高位排序完成。
    class RadixSortMSD {
      static int[] radixSort(int[] arr) {
        int len = arr.length;
        // 获取数组最大项
        int max = arr[0];
        for (int i = 0; i < len; i++) {
          if (max < arr[i]) {
            max = arr[i];
          }
        }
    
        // 获取数组最小项
        int min = arr[0];
        for (int i = 0; i < len; i++) {
          if (min > arr[i]) {
            min = arr[i];
          }
        }
    
        // 获取数字一共有几位,减去min得到最大值,以支持负数和减少最大值
        int numberOfDigits = (int) (Math.log10(max - min) + 1);
        int exponent = (int) (Math.pow(10, numberOfDigits - 1));
        // 根据数组最大值,自后向前逐个按数位基数(exponent)比较排序。
        return bucketSort(arr, len, exponent);
      }
    
      static int[] bucketSort(int[] arr, int len, int exponent) {
    
        System.out.println("origin arr:" + Arrays.toString(arr) + " len=" + len + " exponent:" + exponent);
        if (len <= 1 || exponent < 1) {
          return arr;
        }
    
        // 获取数组最小项
        int min = arr[0];
        for (int i = 0; i < len; i++) {
          if (min > arr[i]) {
            min = arr[i];
          }
        }
    
        // 位数按10递进
        int range = 10;
        // 定义桶二维数组,长度为10,放入0-9的数字
        int[][] buckets = new int[range][len];
        // 记录某个桶的最新长度,以便往桶内追加数据。
        int[] bucketsCount = new int[range];
        for (int i = 0; i < len; i++) {
          int item = arr[i] - min;
          // 根据数位上的值,把数据追加到对应的桶里,减去min是支持负数
          int bucketIdx = (item / exponent) % range;
          // 把数据按下标插入到桶里
          int numberIndex = bucketsCount[bucketIdx];
          buckets[bucketIdx][numberIndex] = arr[i];
          bucketsCount[bucketIdx] += 1;
        }
    
        // 将每个桶的数据按顺序逐个取出,重新赋值给原数组
        int sortedIdx = 0;
    
        for (int i = 0; i < range; i++) {
          int[] bucket = buckets[i];
          int bucketLen = bucketsCount[i];
          // 如果只有一个值,则直接更新到原数组
          if (bucketsCount[i] == 1) {
            arr[sortedIdx] = bucket[0];
            sortedIdx += 1;
          } else if (bucket.length > 0 && bucketLen > 0) {
            // 如果是数组且记录大于1则继续递归调用,位数降低1位
            // 递归调用传参时需要传入当前子序列、子序列长度、当前分解的位数基数
            int[] sortedBucket = bucketSort(bucket, bucketLen, (int) (exponent / range));
            // 依照已排序的子序列实际长度,把各个桶里的值按顺序赋给原数组
            for (int j = 0; j < bucketLen; j++) {
              int num = sortedBucket[j];
              arr[sortedIdx] = num;
              sortedIdx += 1;
            }
          }
        }
        System.out.println("exponent:" + exponent + " sorted arr:" + Arrays.toString(arr));
        return arr;
      }

    Python

    """
    基数排序LSD版,本基于桶排序。
    1. 找出数组中最大的数,确定其位数。
    2. LSD是低位到高位,依次按照位数的值将数字放入到不同桶中。
    3. 按照桶顺序重新给数组排序。
    重复步骤2和3,直到排序完成。
    """
    def radix_sort(arr):
        max_value = max(arr)  # 找出数组中最大的数
        min_value = min(arr)  #最小值,为了支持负数
        digit = 1  # 从个位开始排序
    
        # 每次排序一个数位,从低到高直到排序完成
        while (max_value - min_value) // digit > 0:
            # 创建10个桶,分别对应0-9的数位值
            buckets = [[] for _ in range(10)]
            for num in arr:
                # 找出当前位数的值
                digit_num = (num - min_value) // digit % 10
                # 将数字添加到对应数位的桶中,相当于根据数位排序
                buckets[digit_num].append(num)
    
            print('buckets:', buckets)
    
            # 通过exend展开数组,相当于逐层添加
            arr = []
            for bucket in buckets:
                arr.extend(bucket)
                # 或逐项添加
                # for item in bucket:
                #     arr.append(item)
    
            # 数位移动到下一位
            digit *= 10
    
        return arr
    """
    基数排序,从高到低逐位排序,递归方式,基于桶排序。具体步骤如下:
    1. 找出数组中最大的数,确定其位数。
    2. MSD是从高位开始,依次按照位数的值将数字放入到不同桶中。
    3. 如果桶里的长度超过1,则通过递归继续按桶排序。当桶里的数据只有1位时添加到原列表对应位置。
    重复步骤2和3,直到按照最高位排序完成。
    """
    # 桶排序,根据数位递归调用
    def bucket_sort(arr, exponent):
        print('origin arr:', arr, 'exponent:', exponent)
        if (len(arr) <= 1 or exponent <= 0):
            return arr
    
        min_value = min(arr)
    
        radix = 10
        amount = 10
    
        print('prepared arr:', arr, 'exponent:', exponent)
        # 构建排序的桶二维列表
        buckets = [None] * radix
    
        for i in range(len(arr)):
            item = arr[i] - min_value
            # 根据数位上的值,把数据追加到对应的桶里,减去min是支持负数
            bucketIdx = int(item / exponent) % radix
            # 填充空桶,或者提前填充为列表
            if buckets[bucketIdx] is None:
                buckets[bucketIdx] = []
            buckets[bucketIdx].append(arr[i])
    
        print('append to buckets:', buckets)
    
        # 将每个桶的数据按顺序逐个取出,重新赋值给原数组
        sortedIdx = 0
        for i in range(radix):
            bucket = buckets[i]
            if bucket is None or len(bucket) < 1:
                continue
            # 如果是数组则继续递归调用,位数降低1位
            sortedBucket = bucket_sort(bucket, exponent // amount)
            # 把各个桶里的值按顺序赋给原数组
            for num in sortedBucket:
                print ('sortedIdx::', sortedIdx)
                arr[sortedIdx] = num
                print('bucket:', bucket, 'sortedBucket:', sortedBucket,
                      'sortedIdx:', sortedIdx, 'set arr:', arr)
                sortedIdx += 1
    
        print('exponent:', exponent, 'sorted arr:', arr)
    
        return arr
    
    # 基数排序,从高到低逐位排序MSD版,基于桶排序递归实现
    def radix_sort_msd(arr):
        # 根据最大值,逐个按进位(基数)来应用排序,从高位到低位。
        # 获取数字的数位,这减去min_value是为了支持负数
        # exponent是最大的数位,由高到低逐位计算
        max_value = max(arr)
        min_value = min(arr)
        numberOfDigits = int(math.log10(max_value - min_value) + 1)
        exponent = math.pow(10, numberOfDigits - 1)
        return bucket_sort(arr, int(exponent))

    Go

    // 2. 基数排序LSD版,计算最小值,基于计数排序实现
    func radixSort2(arr []int) []int {
      var arrLen = len(arr)
      // 基数exponent按10进位,amount为10
      var amount = 10
      var sortedList = make([]int, arrLen)
      var max = arr[0]
      for i := 0; i < arrLen; i++ {
        if arr[i] > max {
          max = arr[i]
        }
      }
      var min = arr[0]
      for i := 0; i < arrLen; i++ {
        if arr[i] < min {
          min = arr[i]
        }
      }
    
      // 根据基数求得当前项目对应位置的数值,并给对应计数数组位置加1
      // 按最大值补齐数位,基数exponent按10进位
      for exponent := 1; ((max - min) / exponent) > 0; exponent *= amount {
    
        // 计数数组,长度为10,0-9一共10个数字
        countList := make([]int, amount)
        // 根据基数得到当前位数,并给计数数组对应位置加1
        for i := 0; i < arrLen; i++ {
          var item = arr[i] - min
          var idx = (item / exponent) % amount
          countList[idx] += 1
        }
    
        // 计数排序构建,自前往后,逐个将上一项的值存入当前项
        for i := 1; i < amount; i++ {
          countList[i] += countList[i-1]
        }
    
        fmt.Println("radixSort2 -> countList:", countList)
    
        // 根据计数数组按顺序取出排序内容
        for i := arrLen - 1; i >= 0; i-- {
          item := arr[i] - min
          var idx = (item / exponent) % amount
          sortedList[countList[idx]-1] = arr[i]
          countList[idx] -= 1
        }
    
        // 将新顺序赋值给原数组
        for i := 0; i < arrLen; i++ {
          arr[i] = sortedList[i]
        }
      }
    
      return arr
    }
    // 基数排序,从高到低逐位排序,递归方式,基于桶排序。具体步骤如下:
    // 1. 找出数组中最大的数,确定其位数。
    // 2. MSD是从高位开始,依次按照位数的值将数字放入到不同桶中。
    // 3. 如果桶里的长度超过1,则通过递归继续按桶排序。当桶里的数据只有1位时添加到原列表对应位置。
    // 重复步骤2和3,直到按照最高位排序完成。
    func radixSortMSD(arr []int) []int {
      var amount = 10
      maxValue := max(arr)
      exponent := pow(amount, getNumberOfDigits(maxValue)-1)
    
      bucketSort(arr, exponent)
      return arr
    }
    
    func bucketSort(arr []int, exponent int) []int {
      fmt.Println("origin arr:", arr, "exponent: ", exponent)
      if exponent < 1 || len(arr) <= 1 {
        return arr
      }
      var amount = 10
      fmt.Println("prepared arr:", arr, "exponent: ", exponent)
    
      buckets := [][]int{}
      // 按数位来获取最小值
      minValue := getMinValue(arr, exponent)
    
      // 增加偏移以便支持负数
      offset := 0
      if minValue < 0 {
        offset = 0 - minValue
      }
    
      // 填充桶二维数组
      for i := 0; i < (amount + offset); i++ {
        buckets = append(buckets, []int{})
      }
    
      // 获取数组项指定数位的值,放入到对应桶中,桶的下标即顺序
      for i, num := range arr {
        bucketIdx := getDigit(arr, i, exponent) + offset
        buckets[bucketIdx] = append(buckets[bucketIdx], num)
      }
      fmt.Println("append to buckets: ", buckets)
    
      sortedIdx := 0
      for _, bucket := range buckets {
        if len(bucket) <= 0 {
          continue
        }
        // 递归遍历所有的桶,由里而外逐个桶进行排序
        sortedBucket := bucketSort(bucket, exponent/amount)
        // 把各个桶里的值按顺序赋给原数组
        for _, num := range sortedBucket {
          arr[sortedIdx] = num
          fmt.Println("bucket:", bucket, "sortedBucket: ", sortedBucket, "sortedIdx:", sortedIdx, "set arr: ", arr)
          sortedIdx += 1
        }
      }
      fmt.Println("exponent: ", exponent, "sorted arr: ", arr)
    
      return arr
    }
    
    // 获取数字位数
    func getNumberOfDigits(num int) int {
      numberOfDigits := 0
      for num > 0 {
        numberOfDigits += 1
        num /= 10
      }
      return numberOfDigits
    }
    
    // 获取绝对值
    func abs(value int) int {
      if value < 0 {
        return -value
      }
      return value
    }
    
    // 获取数组最大值
    func max(arr []int) int {
      maxValue := arr[0]
      for i := 1; i < len(arr); i++ {
        if arr[i] > maxValue {
          maxValue = arr[i]
        }
      }
      return maxValue
    }
    
    // 计算数字次幂
    func pow(a int, power int) int {
      result := 1
      for i := 0; i < power; i++ {
        result *= a
      }
      return result
    }
    
    // 获取数组项指定数位的最小值
    func getMinValue(arr []int, exponent int) int {
      minValue := getDigit(arr, 0, exponent)
      for i := 1; i < len(arr); i++ {
        element := getDigit(arr, i, exponent)
        if minValue > element {
          minValue = element
        }
      }
      return minValue
    }
    
    // 获取数字指定数位的值,超出数位补0,负数返回负数
    // 如: 1024, 百位: 100 => 返回 0
    // 如: -2048, 千位: 1000 => 返回 -2
    func getDigit(arr []int, idx int, exponent int) int {
      element := arr[idx]
      digit := abs(element) / exponent % 10
      if element < 0 {
        return -digit
      }
      return digit
    }

    JS

    // 基数排序2,从低到高逐个数位对比排序,基于桶排序,利用JS数组展开来还原数组
    function radixSort2(arr) {
    
      // 倒数获取数字指定位置的数
      function getDigit(num, position) {
        const digit = Math.floor(num / Math.pow(10, position - 1)) % 10
        return digit
      }
    
      // 获取数组最大数字的位数
      function getNumberLength(num) {
        let maxLength = 0
        while (num > 0) {
          maxLength++
          num /= 10
        }
        return maxLength
      }
    
      const max = Math.max.apply(null, arr)
      const min = Math.min.apply(null, arr)
      const maxLength = getNumberLength(max - min)
    
      for (let i = 0; i < maxLength; i++) {
        // 每个数位准备10个空数组,用于放数字0-9
        const buckets = Array.from({
          length: 10
        }, () => [])
    
        // 遍历数组将数位上的数放入对应桶里
        for (let j = 0, l = arr.length; j < l; j++) {
          const item = (arr[j] - min)
    
          // 从后往前获取第x位置的数,通过计算的方式
          const num = getDigit(item, i + 1)
          // 当前位数如果不为空则添加到基数桶中
          if (num !== isNaN) {
            buckets[num].push((arr[j]))
          }
        }
    
        // 将桶逐级展开取出数字,如果支持flat则直接使用数组的flat()
        if (buckets.flat) {
          arr = buckets.flat()
        } else {
          // 定定义数组展开函数
          // arr = flat(buckets)
        }
      }
    
      return arr
    }
    // 基数排序,从高到低逐位排序,递归方式,基于桶排序。具体步骤如下:
    // 1. 找出数组中最大的数,确定其位数。
    // 2. MSD是从高位开始,依次按照位数的值将数字放入到不同桶中。
    // 3. 如果桶里的长度超过1,则通过递归继续按桶排序。当桶里的数据只有1位时添加到原列表对应位置。
    // 重复步骤2和3,直到按照最高位排序完成。
    function radixSortMSD(arr) {
    
      function bucketSort(arr, exponent) {
        console.log('origin arr:', arr, 'exponent:', exponent)
        if (!arr || arr.length <= 1 || exponent < 1) {
          return arr
        }
        const min = Math.min.apply(null, arr)
        const range = 10
    
        // 定义桶二维数组,长度为10,放入0-9的数字
        const buckets = []
        for (let i = 0; i < range; i++) {
          buckets[i] = []
        }
        for (let i = 0, l = arr.length; i < l; i++) {
          const item = arr[i] - min
          // 根据数位上的值,把数据追加到对应的桶里,减去min是支持负数
          const bucketIdx = Math.floor(item / exponent % range)
          // 提前填充空桶或使用时再填充
          if (!buckets[bucketIdx]) {
            buckets[bucketIdx] = []
          }
          buckets[bucketIdx].push(arr[i])
        }
    
        // 将每个桶的数据按顺序逐个取出,重新赋值给原数组
        let sortedIdx = 0
    
        for (let i = 0; i < range; i++) {
          const bucket = buckets[i]
          if (bucket && bucket.length > 0) {
            // 如果是数组则继续递归调用,位数降低1位
            const sortedBucket = bucketSort(bucket, Math.floor(exponent / range))
            // 把各个桶里的值按顺序赋给原数组
            sortedBucket.forEach(num => {
              arr[sortedIdx] = num
              sortedIdx += 1
            })
          }
        }
    
        return arr
      }
    
      const max = Math.max.apply(null, arr)
      const min = Math.min.apply(null, arr)
      // 获取数字一共有几位,减去min得到最大值,以支持负数和减少最大值
      const numberOfDigits = Math.floor(Math.log10(max - min) + 1)
      const exponent = Math.pow(10, numberOfDigits - 1)
      // 根据数组最大值,自后向前逐个按数位基数(exponent)比较排序。
      return bucketSort(arr, exponent)
    }

    TS

    class RadixSort {
      // 基数排序,基于计数排序的基础上,按数字的每个位置来排序
      countingSort(arr: Array, exponent: number) {
        const countList = Array()
        const range = 10
        countList.length = range
        countList.fill(0)
        const min = Math.min.apply(null, arr)
        for (let i = 0, l = arr.length; i < l; i++) {
          const item = arr[i] - min
          // 取得数字的最后一位,并给对应计数数组加1
          const idx = Math.floor((item / exponent) % range)
          countList[idx] += 1
        }
        console.log('countingSort countList:', countList)
    
        // 根据位置计数,后面的位数为前面的累加之和
        for (let i = 1; i < range; i++) {
          countList[i] += countList[i - 1]
        }
    
        const sortedList = Array()
        // 根据计数数组按顺序取出排序内容
        for (let i = arr.length - 1; i >= 0; i--) {
          const item = arr[i] - min
          const idx = Math.floor((item / exponent) % range)
          sortedList[countList[idx] - 1] = arr[i]
          countList[idx] -= 1
        }
    
        // 最后赋值给原数据
        for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
          arr[i] = sortedList[i]
        }
        return sortedList
      }
    
      // 基数排序LSD版,基于计数排序的基础,支持负数,按数字的每个位置来排序
      radixSort(arr: Array) {
        let sortedList = Array()
        const max = Math.max.apply(null, arr)
        const min = Math.min.apply(null, arr)
        for (
          let exponent = 1;
          Math.floor((max - min) / exponent) > 0;
          exponent *= 10
        ) {
          sortedList = this.countingSort(arr, exponent)
        }
        return sortedList
      }
    }

    C

    // 计数排序,根据基数按位进行计数
    void counting_sort(int arr[], int len, int exponent)
    {
      int sorted_list[len];
      int range = 10;
      int count_list[range];
      // 找出最小值
      int min_value = arr[0];
      for (int i = 1; i < len; i++)
      {
        if (arr[i] < min_value)
          min_value = arr[i];
      }
      memset(count_list, 0, range * sizeof(int));
      // 根据数字所在位置进行计数
      for (int i = 0; i < len; i++)
      {
        int item = arr[i] - min_value;
        int idx = (item / exponent) % range;
        count_list[idx]++;
      }
    
      // 构建计数排序,当前位置加上左侧位置,后面的位数为前面的累加之和
      for (int i = 1; i < range; i++)
      {
        count_list[i] += count_list[i - 1];
      }
    
      // 构建输出数组,根据计数数组按顺序取得排序内容
      for (int i = len - 1; i >= 0; i--)
      {
        int item = arr[i] - min_value;
        int idx = (item / exponent) % range;
        // 根据位置重排结果,减去min值还原数据
        sorted_list[count_list[idx] - 1] = arr[i];
        count_list[idx]--;
      }
    
      // 复制到数组重排原始数组
      for (int i = 0; i < len; i++)
      {
        arr[i] = sorted_list[i];
      }
    }
    
    // 基数排序,从低位到高位LSD版,基于计数排序
    int *radix_sort(int arr[], int len)
    {
      int max_value = arr[0];
      for (int i = 1; i < len; i++)
      {
        if (arr[i] > max_value)
          max_value = arr[i];
      }
      int min_value = arr[0];
      for (int i = 1; i < len; i++)
      {
        if (arr[i] < min_value)
          min_value = arr[i];
      }
    
      // 根据最大值,逐个按进位(基数)来应用排序,exponent即数位基数,按个十百千递增。
      for (int exponent = 1; (max_value - min_value) / exponent > 0; exponent *= 10)
      {
        counting_sort(arr, len, exponent);
      }
    
      return arr;
    }
    // 根据最大长度来获取数字第n位的值,从前往后开始,前面不足最大长度时补零
    int get_digit_by_position(int num, int position, int max_length)
    {
      if (num == 0)
      {
        return 0;
      }
      int number_length = (int)log10(num) + 1;
      // 查询的位置加上自身长度不足最大长度则返回0
      if ((position + number_length) < max_length)
      {
        return 0;
      }
      int exponent = (int)pow(10, number_length - position);
      int digit = 0;
      if (exponent > 0)
      {
        digit = (num / exponent) % 10;
      }
    
      return digit;
    }
    
    // 基数排序,从高位到逐个对比排序,通过桶排序递归调用
    // arr是数组,len是当前数组长度,position为自前往后的位置,max_length是最大值的数位
    int *bucket_sort(int arr[], int len, int position, int max_length)
    {
      printf("\r\nlen=%d position=%d max_length=%d ", len, position, max_length);
    
      if (len <= 1 || position > max_length)
      {
        return arr;
      }
    
      // 找出最小值
      int min_value = arr[0];
      for (int i = 1; i < len; i++)
      {
        if (arr[i] < min_value)
          min_value = arr[i];
      }
    
      int range = 10;
      // 桶一共从0-9十个数字
      int buckets[range][len];
      for (int i = 0; i < range; i++)
      {
        // 此处未提前使用,也可以不设置默认值
        memset(buckets[i], 0, len * sizeof(int));
        // print_array(buckets[i], len);
      }
    
      // 默认填充内容为0
      int bucket_count_list[range];
      memset(bucket_count_list, 0, range * sizeof(int));
    
      for (int i = 0; i < len; i++)
      {
        int item = arr[i] - min_value;
        // 根据数位上的值,减去最小值,分配到对应的桶里
        int bucket_idx = get_digit_by_position(item, position, max_length);
        // 把数据按下标插入到桶里
        int number_idx = bucket_count_list[bucket_idx];
        buckets[bucket_idx][number_idx] = arr[i];
        bucket_count_list[bucket_idx] += 1;
      }
    
      // 将每个桶的数据按顺序逐个取出,重新赋值给原数组
      int sorted_idx = 0;
    
      for (int i = 0; i < range; i++)
      {
        int *bucket = buckets[i];
        int bucket_len = bucket_count_list[i];
        int bucket_size = sizeof(*bucket) / sizeof(bucket[0]);
        // 如果只有一个值,则直接更新到原数组
        if (bucket_count_list[i] == 1)
        {
          arr[sorted_idx] = bucket[0];
          sorted_idx += 1;
        }
        else if (bucket_size > 0 && bucket_len > 0)
        {
          // 如果是数组且记录追加大于1则继续递归调用,位置增加1位
          // 递归调用传参时需要传入当前子序列、子序列长度、当前分解的位数基数
          int *sorted_bucket = bucket_sort(bucket, bucket_len, position + 1, max_length);
          // 依照已排序的子序列实际长度,把各个桶里的值按顺序赋给原数组
          for (int j = 0; j < bucket_len; j++)
          {
            int num = sorted_bucket[j];
            arr[sorted_idx] = num;
            sorted_idx += 1;
          }
        }
      }
      printf("\r\n position:%d", position);
      print_array(arr, len);
      return arr;
    }
    
    // 计数排序,根据数字的位置逐个对比排序,从高到低MSD,递归方式
    int *radix_sort_msd(int arr[], int len)
    {
      // 找出最大值
      int max_value = arr[0];
      for (int i = 1; i < len; i++)
      {
        if (arr[i] > max_value)
          max_value = arr[i];
      }
      // 获取最小项
      int min_value = arr[0];
      for (int i = 0; i < len; i++)
      {
        if (min_value > arr[i])
        {
          min_value = arr[i];
        }
      }
      // 获取数字一共有几位,减去min得到最大值,以支持负数和减少最大值
      int max_length = (int)(log10(max_value - min_value) + 1);
      // 根据数组最大值的长度,从前往后逐个对比排序。
      return bucket_sort(arr, len, 1, max_length);
    }

    C++

    // 基数排序,从个位到高位LSD版,基于计数排序实现
    int *radixSort(int *arr, int len)
    {
    
      // 以10倍递进
      int range = 10;
      int sortedList[len];
    
      int max = arr[0];
      for (int i = 1; i < len; i++)
      {
        if (arr[i] > max)
        {
          max = arr[i];
        }
      }
      int min = arr[0];
      for (int i = 1; i < len; i++)
      {
        if (arr[i] < min)
        {
          min = arr[i];
        }
      }
    
      // 根据最大值,逐个按进位(基数)来应用排序,exponent即基数。
      for (int exponent = 1; ((max - min) / exponent) > 0; exponent *= range)
      {
    
        // 计数数组,长度为10,0-9一共10个数字
        int countList[range];
        memset(countList, 0, range * sizeof(int));
        // 根据基数得到当前位数,并给计数数组对应位置加1
        for (int i = 0; i < len; i++)
        {
          int item = arr[i] - min;
          int idx = (item / exponent) % range;
          countList[idx] += 1;
        }
    
        // 计数排序构建,自前往后,逐个将上一项的值存入当前项
        for (int i = 1; i < range; i++)
        {
          countList[i] += countList[i - 1];
        }
    
        // 根据计数数组按顺序取出排序内容
        for (int i = len - 1; i >= 0; i--)
        {
          int item = arr[i] - min;
          int idx = (item / exponent) % range;
          sortedList[countList[idx] - 1] = arr[i];
          countList[idx] -= 1;
        }
    
        // 复制输出数组到原始数组
        for (int i = 0; i < len; i++)
        {
          arr[i] = sortedList[i];
        }
      }
    
      return arr;
    }

    链接

    基数排序与计数排序、桶排序区别

    基数排序与计数排序、桶排序三者概念很像,但也有不同,其主要差异如下:

    计数排序:根据数组值设定若干个桶,每个桶对应一个数值,将这些桶的值分别存入下一个桶中用于排序,最后按顺序取出对应桶里的值。

    桶排序:根据情况分为若干个桶,每个桶存储一定范围的数值,每个桶再单独排序,最后按桶的顺序取出全部数据。

    基数排序:根据数据的位数来分配桶,每一位对应一个桶,先将全部数据的位数按最大位数对齐,再根据位数上的值大小排列。基数排序基于计数排序或者桶排序。

    本文内容来源于互联网,如有侵权请联系删除。
    作者最新文章
    编程开发 Python
    相关文章 更多
    C++动态数组初始化怎么写?常用语句与代码示例
    C++动态数组初始化怎么写?常用语句与代码示例

    深入解析C++中动态数组的初始化机制,涵盖new操作符的不同用法、基本类型与类对象的初始化差异,以及为何在现代C++开发中应优先使用std::vector。

    Python安装后怎么打开:使用IDLE或命令行启动解释器
    Python安装后怎么打开:使用IDLE或命令行启动解释器

    刚在Windows安装好Python却不知道如何启动?本文详细演示如何通过开始菜单找到并打开IDLE集成开发环境,以及如何在PowerShell或命令提示符中使用python和py命令启动交互式解释器、运行.py脚本文件。包含退出解释器的方法及常见启动问题排查,帮助初学者快速验证安装成功并开始编写代码。

    Windows系统Python安装教程:下载、勾选PATH及环境变量配置
    Windows系统Python安装教程:下载、勾选PATH及环境变量配置

    针对Windows初学者的Python安装实战指南。详细讲解如何从Python官网下载匹配架构的安装包,重点演示安装首屏勾选“Add python.exe to PATH”的关键操作,并提供使用python --version和py命令验证环境变量的具体步骤,帮助新手快速搭建开发环境并排查路径问题。

    麒麟OS如何查看Python进程的运行状态
    麒麟OS如何查看Python进程的运行状态

    要想确认麒麟OS中Python程序的运行状态以及资源占用情况,我们可以这样做:用ps -ef | grep python来筛选进程;通过top命令,按P键排序查看实时负载;使用pgrep -f "script.py"精准获取PID;借助lsof -p PID验证文件打开状态。另外,还可以结合syst

    Python在Debian上如何配置SSL证书
    Python在Debian上如何配置SSL证书

    在Debian系统上配置SSL证书通常涉及以下几个步骤:安装Web服务器:首先,你需要一个Web服务器,比如Apache或Nginx。这里以Apache为例。sudo apt updatesudo apt install apache2获取SSL证书:你可以从Let’s Encrypt免费获取SSL

    统信UOS怎么安装Python开发环境
    统信UOS怎么安装Python开发环境

    要想让Python项目在统信UOS上正常运行,得先安装python3、python3-pip、python3-venv、python3-dev以及build-essential等组件。具体操作就是执行sudo apt install命令来一步到位完成安装,同时别忘了配置清华镜像源来给pip加速哦。在

    纯Python方案实现中英文全文搜索
    纯Python方案实现中英文全文搜索

    在互联网上的各类网站中,无论大小,基本上都会有一个搜索框,用来给用户对内容进行搜索,小到站点搜索,大到搜索引擎搜索。从简单的来说,搜索功能确实很简单,一个简单的select语句就可以实现数据的搜索。而从复杂的来看,无论是搜索的精度还是搜索的效率,都是有很深的研究范围的。对于简单的搜索功能来说,一个s

    Mac如何取消通过Python脚本运行的关机程序
    Mac如何取消通过Python脚本运行的关机程序

    立即在终端输入sudo shutdown -c取消倒计时关机,成功后显示“Shutdown cancelled”;若存在pmset重复任务,需再执行sudo pmset repeat cancel清除。Mac因Python脚本执行了os.system("sudo shutdown -h +10")或

    苹果手机使用教程
    苹果手机使用教程

    新机到手第一步,自然是激活Apple ID、设置面容ID和锁屏密码;之后可以把主屏幕精简到只剩最常用的几个App,其余的都交给“App资源库”打理;至于隐私,给App授权照片时,现在有了“仅限选定照片”这个更精细的选择;如果觉得主屏幕页面太多,还可以把不常用的隐藏起来,既清爽又不影响功能。 刚拿到一

    谷歌浏览器Mac版入口
    谷歌浏览器Mac版入口

    谷歌浏览器Mac版官方安装指南 谷歌浏览器Mac版官方安装入口是https://www.google.com/chrome/,需macOS 12+系统、500MB空间,下载.dmg后拖入应用程序安装,支持多设备同步、性能优化与隐私保护功能。 苹果电脑Chrome的安装入口究竟在哪里?这个问题最近可是

    查看更多
    精品专题 更多
    装机必备
    装机必备

    正软商城装机必备专区,精选办公、浏览器、安全防护、影音播放、压缩解压、设计创作和系统工具等电脑常用正版软件,帮助用户快速完成新电脑软件配置。

    Windows
    Windows

    正软商城Windows软件专区,汇集适用于Windows电脑的办公、设计、安全防护、影音播放、开发工具和系统优化软件,提供软件介绍、系统要求、正版授权及购买下载服务。

    macOS软件
    macOS软件

    正软商城macOS软件专区,精选适用于Mac电脑的办公、设计、影音、效率、开发和系统工具,提供软件功能介绍、macOS兼容版本、正版授权及购买下载服务。

    Mac软件 更多
    灵活计算器
    灵活计算器
    macOS/iOS/Android

    灵活计算器是一款笔记式算数应用,支持实时计算、动态关联和云端同步功能。记录、整理和输出之间的过渡会更自然,适合长期写作、做笔记或持续沉淀个人内容。

    赤友清理大师
    赤友清理大师
    macOS

    赤友清理大师是一款为 Mac 设计的智能清理优化工具,可精准扫描垃圾、大文件、重复文件等,释放磁盘空间。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

    极度公式
    极度公式
    Windows/macOS/Linux

    极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

    WINDOWS 更多
    Windows 10
    Windows 10
    Windows

    Windows 10 是一款微软推出的经典操作系统,拥有硬件兼容性与多任务处理能力。它更偏向把系统状态查看和常用调节动作放在一起,适合需要持续观察和微调设备状态的场景。

    极度公式
    极度公式
    Windows/macOS/Linux

    极度公式是一款跨平台专业LaTeX公式识别编辑软件,支持OCR公式识别和多平台编辑。和使用说明,避免使用,享受完整功能与稳定支持。做扫描整理、文字提取和表格转换时,它能把识别后的处理步骤接得更顺,资料录入这类场景会省下不少时间。

    密码键盘
    密码键盘
    Windows/macOS/iOS/Android

    密码键盘是一款兼具安全性与便捷性的高效密码管理器。日常使用里的持续防护和信息管理会更突出,适合把安全控制放进长期使用流程中的场景。