计数排序是一个非基于比较的排序算法,该算法于1954年由Harold H. Seward提出。它的优势在于在对一定范围内的整数排序时,它的复杂度为Ο(n+k)(其中k是整数的范围),快于任何比较排序算法。[1] 当然这是一种牺牲空间换取时间的做法,而且当O(k)>O(n*log(n))的时候其效率反而不如基于比较的排序(基于比较的排...
计数排序实现其实就比较简单了,按照上述步骤来一步一步的实现出来,代码如下: #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<string.h>#include<assert.h>void CountSort(int *a, int len)//计数排序{assert(a);int max = 0, min = 0;//初始化最大最小值int i = 0;for(i = 1 ; i < len ; i...
计数排序使用一个额外的数组 C ,其中第i个元素是待排序数组 A中值等于 i的元素的个数。然后根据数组 C 来将 A中的元素排到正确的位置。 2. 算法步骤 (1)找出待排序的数组中最大和最小的元素,确定数组大小C[max-min+1]。 (2)统计数组中每个值为i的元素出现的次数,存入数组C的第i项 (3)对所有的计数...
一、计数排序 1. 基本思想 对于每个输入元素X,统计小于等于X的个数;根据此信息就可以将X直接放到输出数组的正确位置上。 基数排序的图解示例 看到上述图解示例,大家可能会产生一个疑问:通过统计每个元素X出现的次数(也称为“词频”),不就可以直接输出最终排序数组吗,为什么还需要计算累计数组(小于等于X的个数),再...
计数排序的核心在于将输入的数据值转化为键存储在额外开辟的数组空间中。作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围的整数。 1. 计数排序的特征 当输入的元素是 n 个 0 到 k 之间的整数时,它的运行时间是 Θ(n + k)。计数排序不是比较排序,排序的速度快于任何比较排序算法。 由于...
【图解数据结构】 一组动画彻底理解计数排序 由于LeetCode上的算法题很多涉及到一些基础的数据结构,为了更好的理解后续更新的一些复杂题目的动画,推出一个新系列 ---《图解数据结构》,主要使用动画来描述常见的数据结构和算法。本系列包括十大排序、堆、队列、树、并查集、图等等大概几十篇。 计数...
——接下来让我们使用代码来实现一下计数排序。 (3)Java代码实现 public void countSort(int[] array) { // 初始化最小值和最大值为数组的第一个元素 int min = array[0]; int max = array[0]; // 遍历数组,找到最小值和最大值 for (int i = 0; i < array.length; i++) { ...
思路一:计数排序 建立中间数组记录每个值出现的次数,因为最后要输出的是小于某元素的所有数字个数,因此最后一步不是之间遍历输出,而是要把前面的出现次数相加。 代码语言:javascript 复制 classSolution:defsmallerNumbersThanCurrent(self,nums:List[int])->List[int]:min_num=min(nums)#建立中间数组,记录每个值出现...
计数排序(Counting Sort)是一种线性时间复杂度的排序算法,适用于待排序元素为整数且范围较小的情况。它通过统计每个元素出现的次数,然后利用次数信息将原始序列重新组合成有序序列。 计数排序的基本思想是,对待排序的元素进行计数,并建立一个长度等于最大元素值加上1的辅助数组(计数数组),用来存储每个元素出现的次数。