hello-algo/chapter_sorting/radix_sort.md

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2023-03-26 22:05:35 +08:00
---
comments: true
---
2023-05-26 04:47:54 +08:00
# 11.10.   基数排序
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
上一节我们介绍了计数排序,它适用于数据量 $n$ 较大但数据范围 $m$ 较小的情况。假设我们需要对 $n = 10^6$ 个学号进行排序,而学号是一个 $8$ 位数字,这意味着数据范围 $m = 10^8$ 非常大,使用计数排序需要分配大量内存空间,而基数排序可以避免这种情况。
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-04-13 22:45:31 +08:00
「基数排序 Radix Sort」的核心思想与计数排序一致也通过统计个数来实现排序。在此基础上基数排序利用数字各位之间的递进关系依次对每一位进行排序从而得到最终的排序结果。
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-05-26 04:47:54 +08:00
## 11.10.1.   算法流程
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
以学号数据为例,假设数字的最低位是第 $1$ 位,最高位是第 $8$ 位,基数排序的步骤如下:
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-07-26 08:58:52 +08:00
1. 初始化位数 $k = 1$ 。
2. 对学号的第 $k$ 位执行「计数排序」。完成后,数据会根据第 $k$ 位从小到大排序。
3. 将 $k$ 增加 $1$ ,然后返回步骤 `2.` 继续迭代,直到所有位都排序完成后结束。
2023-03-26 22:05:35 +08:00
![基数排序算法流程](radix_sort.assets/radix_sort_overview.png)
<p align="center"> Fig. 基数排序算法流程 </p>
2023-04-10 03:12:02 +08:00
下面来剖析代码实现。对于一个 $d$ 进制的数字 $x$ ,要获取其第 $k$ 位 $x_k$ ,可以使用以下计算公式:
2023-03-26 22:05:35 +08:00
$$
2023-05-18 17:17:33 +08:00
x_k = \lfloor\frac{x}{d^{k-1}}\rfloor \bmod d
2023-03-26 22:05:35 +08:00
$$
2023-05-18 17:17:33 +08:00
其中 $\lfloor a \rfloor$ 表示对浮点数 $a$ 向下取整,而 $\bmod \space d$ 表示对 $d$ 取余。对于学号数据,$d = 10$ 且 $k \in [1, 8]$ 。
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-04-10 03:12:02 +08:00
此外,我们需要小幅改动计数排序代码,使之可以根据数字的第 $k$ 位进行排序。
2023-03-26 22:05:35 +08:00
=== "Java"
```java title="radix_sort.java"
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int digit(int num, int exp) {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num / exp) % 10;
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
void countingSortDigit(int[] nums, int exp) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
int[] counter = new int[10];
int n = nums.length;
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (int i = 0; i < n; i++) {
int d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
int[] res = new int[n];
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
int d = digit(nums[i], exp);
int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (int i = 0; i < n; i++)
nums[i] = res[i];
}
/* 基数排序 */
void radixSort(int[] nums) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
int m = Integer.MIN_VALUE;
for (int num : nums)
2023-04-14 04:01:38 +08:00
if (num > m)
m = num;
2023-03-26 22:05:35 +08:00
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10)
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
```
=== "C++"
```cpp title="radix_sort.cpp"
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int digit(int num, int exp) {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num / exp) % 10;
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
2023-04-14 04:01:38 +08:00
void countingSortDigit(vector<int> &nums, int exp) {
2023-03-26 22:05:35 +08:00
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
vector<int> counter(10, 0);
int n = nums.size();
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (int i = 0; i < n; i++) {
int d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
vector<int> res(n, 0);
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
int d = digit(nums[i], exp);
int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (int i = 0; i < n; i++)
nums[i] = res[i];
}
/* 基数排序 */
2023-04-14 04:01:38 +08:00
void radixSort(vector<int> &nums) {
2023-03-26 22:05:35 +08:00
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
int m = *max_element(nums.begin(), nums.end());
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10)
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
```
=== "Python"
```python title="radix_sort.py"
def digit(num: int, exp: int) -> int:
2023-04-09 05:12:22 +08:00
"""获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1)"""
2023-03-26 22:05:35 +08:00
# 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num // exp) % 10
2023-07-25 16:42:55 +08:00
def counting_sort_digit(nums: list[int], exp: int):
2023-04-09 05:12:22 +08:00
"""计数排序(根据 nums 第 k 位排序)"""
2023-03-26 22:05:35 +08:00
# 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
counter = [0] * 10
n = len(nums)
# 统计 0~9 各数字的出现次数
for i in range(n):
d = digit(nums[i], exp) # 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
2023-04-09 05:12:22 +08:00
counter[d] += 1 # 统计数字 d 的出现次数
2023-03-26 22:05:35 +08:00
# 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for i in range(1, 10):
counter[i] += counter[i - 1]
# 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
res = [0] * n
for i in range(n - 1, -1, -1):
d = digit(nums[i], exp)
j = counter[d] - 1 # 获取 d 在数组中的索引 j
2023-04-09 05:12:22 +08:00
res[j] = nums[i] # 将当前元素填入索引 j
counter[d] -= 1 # 将 d 的数量减 1
2023-03-26 22:05:35 +08:00
# 使用结果覆盖原数组 nums
for i in range(n):
nums[i] = res[i]
2023-07-25 16:42:55 +08:00
def radix_sort(nums: list[int]):
2023-04-09 05:12:22 +08:00
"""基数排序"""
2023-03-26 22:05:35 +08:00
# 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
m = max(nums)
# 按照从低位到高位的顺序遍历
exp = 1
while exp <= m:
# 对数组元素的第 k 位执行计数排序
# k = 1 -> exp = 1
# k = 2 -> exp = 10
# 即 exp = 10^(k-1)
counting_sort_digit(nums, exp)
exp *= 10
```
=== "Go"
```go title="radix_sort.go"
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
func digit(num, exp int) int {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num / exp) % 10
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
func countingSortDigit(nums []int, exp int) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
counter := make([]int, 10)
n := len(nums)
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for i := 0; i < n; i++ {
d := digit(nums[i], exp) // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d]++ // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for i := 1; i < 10; i++ {
counter[i] += counter[i-1]
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
res := make([]int, n)
for i := n - 1; i >= 0; i-- {
d := digit(nums[i], exp)
j := counter[d] - 1 // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i] // 将当前元素填入索引 j
counter[d]-- // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for i := 0; i < n; i++ {
nums[i] = res[i]
}
}
/* 基数排序 */
func radixSort(nums []int) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
max := math.MinInt
for _, num := range nums {
if num > max {
max = num
}
}
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for exp := 1; max >= exp; exp *= 10 {
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp)
}
}
```
2023-07-26 15:34:46 +08:00
=== "JS"
2023-03-26 22:05:35 +08:00
```javascript title="radix_sort.js"
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
function digit(num, exp) {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return Math.floor(num / exp) % 10;
}
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
function countingSortDigit(nums, exp) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
const counter = new Array(10).fill(0);
const n = nums.length;
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (let i = 0; i < n; i++) {
const d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
2023-04-17 21:57:42 +08:00
counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
2023-04-09 04:34:58 +08:00
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (let i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
const res = new Array(n).fill(0);
for (let i = n - 1; i >= 0; i--) {
const d = digit(nums[i], exp);
const j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
2023-04-17 21:57:42 +08:00
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
2023-04-09 04:34:58 +08:00
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (let i = 0; i < n; i++) {
nums[i] = res[i];
}
}
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 基数排序 */
function radixSort(nums) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
let m = Number.MIN_VALUE;
for (const num of nums) {
if (num > m) {
m = num;
}
}
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (let exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
}
2023-03-26 22:05:35 +08:00
```
2023-07-26 15:34:46 +08:00
=== "TS"
2023-03-26 22:05:35 +08:00
```typescript title="radix_sort.ts"
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
function digit(num: number, exp: number): number {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return Math.floor(num / exp) % 10;
}
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
function countingSortDigit(nums: number[], exp: number): void {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
const counter = new Array(10).fill(0);
const n = nums.length;
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (let i = 0; i < n; i++) {
const d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
2023-04-17 21:57:42 +08:00
counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
2023-04-09 04:34:58 +08:00
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (let i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
const res = new Array(n).fill(0);
for (let i = n - 1; i >= 0; i--) {
const d = digit(nums[i], exp);
const j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
2023-04-17 21:57:42 +08:00
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
2023-04-09 04:34:58 +08:00
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (let i = 0; i < n; i++) {
nums[i] = res[i];
}
}
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-04-09 04:34:58 +08:00
/* 基数排序 */
function radixSort(nums: number[]): void {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
let m = Number.MIN_VALUE;
for (const num of nums) {
if (num > m) {
m = num;
}
}
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (let exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
}
2023-03-26 22:05:35 +08:00
```
=== "C"
```c title="radix_sort.c"
2023-04-18 20:19:07 +08:00
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int digit(int num, int exp) {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num / exp) % 10;
}
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-04-18 20:19:07 +08:00
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
void countingSortDigit(int nums[], int size, int exp) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
int *counter = (int *)malloc((sizeof(int) * 10));
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (int i = 0; i < size; i++) {
// 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
int d = digit(nums[i], exp);
// 统计数字 d 的出现次数
counter[d]++;
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
int *res = (int *)malloc(sizeof(int) * size);
for (int i = size - 1; i >= 0; i--) {
int d = digit(nums[i], exp);
int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (int i = 0; i < size; i++) {
nums[i] = res[i];
}
}
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-04-18 20:19:07 +08:00
/* 基数排序 */
void radixSort(int nums[], int size) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
int max = INT32_MIN;
for (size_t i = 0; i < size - 1; i++) {
if (nums[i] > max) {
max = nums[i];
}
}
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (int exp = 1; max >= exp; exp *= 10)
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, size, exp);
}
2023-03-26 22:05:35 +08:00
```
=== "C#"
```csharp title="radix_sort.cs"
2023-04-14 06:00:50 +08:00
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
2023-04-23 14:58:03 +08:00
int digit(int num, int exp) {
2023-04-14 06:00:50 +08:00
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num / exp) % 10;
}
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-04-14 06:00:50 +08:00
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
2023-04-23 14:58:03 +08:00
void countingSortDigit(int[] nums, int exp) {
2023-04-14 06:00:50 +08:00
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
int[] counter = new int[10];
int n = nums.Length;
// 统计 0~9 各数字的出现次数
2023-04-23 14:58:03 +08:00
for (int i = 0; i < n; i++) {
2023-04-14 06:00:50 +08:00
int d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
2023-04-23 14:58:03 +08:00
for (int i = 1; i < 10; i++) {
2023-04-14 06:00:50 +08:00
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
int[] res = new int[n];
2023-04-23 14:58:03 +08:00
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
2023-04-14 06:00:50 +08:00
int d = digit(nums[i], exp);
int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
2023-04-23 14:58:03 +08:00
for (int i = 0; i < n; i++) {
2023-04-14 06:00:50 +08:00
nums[i] = res[i];
}
}
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-04-14 06:00:50 +08:00
/* 基数排序 */
2023-04-23 14:58:03 +08:00
void radixSort(int[] nums) {
2023-04-14 06:00:50 +08:00
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
int m = int.MinValue;
2023-04-23 14:58:03 +08:00
foreach (int num in nums) {
2023-04-14 06:00:50 +08:00
if (num > m) m = num;
2023-04-23 14:58:03 +08:00
}
2023-04-14 06:00:50 +08:00
// 按照从低位到高位的顺序遍历
2023-04-23 14:58:03 +08:00
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
2023-04-14 06:00:50 +08:00
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
}
2023-03-26 22:05:35 +08:00
```
=== "Swift"
```swift title="radix_sort.swift"
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
func digit(num: Int, exp: Int) -> Int {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
(num / exp) % 10
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
func countingSortDigit(nums: inout [Int], exp: Int) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
var counter = Array(repeating: 0, count: 10)
let n = nums.count
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for i in nums.indices {
let d = digit(num: nums[i], exp: exp) // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d] += 1 // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for i in 1 ..< 10 {
counter[i] += counter[i - 1]
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
var res = Array(repeating: 0, count: n)
for i in stride(from: n - 1, through: 0, by: -1) {
let d = digit(num: nums[i], exp: exp)
let j = counter[d] - 1 // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i] // 将当前元素填入索引 j
counter[d] -= 1 // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for i in nums.indices {
nums[i] = res[i]
}
}
/* 基数排序 */
func radixSort(nums: inout [Int]) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
var m = Int.min
for num in nums {
if num > m {
m = num
}
}
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for exp in sequence(first: 1, next: { m >= ($0 * 10) ? $0 * 10 : nil }) {
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums: &nums, exp: exp)
}
}
```
=== "Zig"
```zig title="radix_sort.zig"
// 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1)
fn digit(num: i32, exp: i32) i32 {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return @mod(@divFloor(num, exp), 10);
}
// 计数排序(根据 nums 第 k 位排序)
fn countingSortDigit(nums: []i32, exp: i32) !void {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
var mem_arena = std.heap.ArenaAllocator.init(std.heap.page_allocator);
// defer mem_arena.deinit();
const mem_allocator = mem_arena.allocator();
var counter = try mem_allocator.alloc(usize, 10);
2023-06-25 21:11:35 +08:00
@memset(counter, 0);
2023-03-26 22:05:35 +08:00
var n = nums.len;
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (nums) |num| {
2023-07-11 01:02:48 +08:00
var d: u32 = @bitCast(digit(num, exp)); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
2023-03-26 22:05:35 +08:00
counter[d] += 1; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
var i: usize = 1;
while (i < 10) : (i += 1) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
var res = try mem_allocator.alloc(i32, n);
i = n - 1;
while (i >= 0) : (i -= 1) {
2023-07-11 01:02:48 +08:00
var d: u32 = @bitCast(digit(nums[i], exp));
2023-03-26 22:05:35 +08:00
var j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d] -= 1; // 将 d 的数量减 1
if (i == 0) break;
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
i = 0;
while (i < n) : (i += 1) {
nums[i] = res[i];
}
}
// 基数排序
fn radixSort(nums: []i32) !void {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
var m: i32 = std.math.minInt(i32);
for (nums) |num| {
if (num > m) m = num;
}
// 按照从低位到高位的顺序遍历
var exp: i32 = 1;
while (exp <= m) : (exp *= 10) {
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
try countingSortDigit(nums, exp);
}
}
```
2023-06-02 02:38:24 +08:00
=== "Dart"
```dart title="radix_sort.dart"
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int digit(int num, int exp) {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return (num ~/ exp) % 10;
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
void countingSortDigit(List<int> nums, int exp) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
List<int> counter = List<int>.filled(10, 0);
int n = nums.length;
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for (int i = 0; i < n; i++) {
int d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d]++; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
List<int> res = List<int>.filled(n, 0);
for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
int d = digit(nums[i], exp);
int j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d]--; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for (int i = 0; i < n; i++) nums[i] = res[i];
}
/* 基数排序 */
void radixSort(List<int> nums) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
// dart 中 int 的长度是 64 位的
2023-08-13 19:36:03 +08:00
int m = -1 << 63;
2023-06-02 02:38:24 +08:00
for (int num in nums) if (num > m) m = num;
// 按照从低位到高位的顺序遍历
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10)
// 对数组元素的第 k 位执行计数排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
```
2023-07-26 10:57:40 +08:00
=== "Rust"
```rust title="radix_sort.rs"
/* 获取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
fn digit(num: i32, exp: i32) -> usize {
// 传入 exp 而非 k 可以避免在此重复执行昂贵的次方计算
return ((num / exp) % 10) as usize;
}
/* 计数排序(根据 nums 第 k 位排序) */
fn counting_sort_digit(nums: &mut [i32], exp: i32) {
// 十进制的位范围为 0~9 ,因此需要长度为 10 的桶
let mut counter = [0; 10];
let n = nums.len();
// 统计 0~9 各数字的出现次数
for i in 0..n {
let d = digit(nums[i], exp); // 获取 nums[i] 第 k 位,记为 d
counter[d] += 1; // 统计数字 d 的出现次数
}
// 求前缀和,将“出现个数”转换为“数组索引”
for i in 1..10 {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序遍历,根据桶内统计结果,将各元素填入 res
let mut res = vec![0; n];
for i in (0..n).rev() {
let d = digit(nums[i], exp);
let j = counter[d] - 1; // 获取 d 在数组中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 将当前元素填入索引 j
counter[d] -= 1; // 将 d 的数量减 1
}
// 使用结果覆盖原数组 nums
for i in 0..n {
nums[i] = res[i];
}
}
/* 基数排序 */
fn radix_sort(nums: &mut [i32]) {
// 获取数组的最大元素,用于判断最大位数
let m = *nums.into_iter().max().unwrap();
// 按照从低位到高位的顺序遍历
let mut exp = 1;
while exp <= m {
counting_sort_digit(nums, exp);
exp *= 10;
}
}
```
2023-03-26 22:05:35 +08:00
!!! question "为什么从最低位开始排序?"
2023-04-10 03:12:02 +08:00
在连续的排序轮次中,后一轮排序会覆盖前一轮排序的结果。举例来说,如果第一轮排序结果 $a < b$ 而第二轮排序结果 $a > b$ ,那么第二轮的结果将取代第一轮的结果。由于数字的高位优先级高于低位,我们应该先排序低位再排序高位。
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-05-26 04:47:54 +08:00
## 11.10.2. &nbsp; 算法特性
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-05-24 00:32:38 +08:00
相较于计数排序,基数排序适用于数值范围较大的情况,**但前提是数据必须可以表示为固定位数的格式,且位数不能过大**。例如,浮点数不适合使用基数排序,因为其位数 $k$ 过大,可能导致时间复杂度 $O(nk) \gg O(n^2)$ 。
2023-03-26 22:05:35 +08:00
2023-05-24 00:32:38 +08:00
- **时间复杂度 $O(nk)$** :设数据量为 $n$ 、数据为 $d$ 进制、最大位数为 $k$ ,则对某一位执行计数排序使用 $O(n + d)$ 时间,排序所有 $k$ 位使用 $O((n + d)k)$ 时间。通常情况下,$d$ 和 $k$ 都相对较小,时间复杂度趋向 $O(n)$ 。
- **空间复杂度 $O(n + d)$ 、非原地排序** :与计数排序相同,基数排序需要借助长度为 $n$ 和 $d$ 的数组 `res``counter`
- **稳定排序**:与计数排序相同。