mirror of https://github.com/krahets/hello-algo.git synced 2024-12-27 20:16:29 +08:00

krahets a6adc8e20a build

2024-04-09 20:43:40 +08:00

22 KiB

Raw Blame History

comments
true

11.8 桶排序

前述几种排序算法都属于“基于比较的排序算法”，它们通过比较元素间的大小来实现排序。此类排序算法的时间复杂度无法超越 O(n \log n) 。接下来，我们将探讨几种“非比较排序算法”，它们的时间复杂度可以达到线性阶。

桶排序（bucket sort）是分治策略的一个典型应用。它通过设置一些具有大小顺序的桶，每个桶对应一个数据范围，将数据平均分配到各个桶中；然后，在每个桶内部分别执行排序；最终按照桶的顺序将所有数据合并。

11.8.1 算法流程

考虑一个长度为 n 的数组，其元素是范围 [0, 1) 内的浮点数。桶排序的流程如图 11-13 所示。

初始化 k 个桶，将 n 个元素分配到 k 个桶中。
对每个桶分别执行排序（这里采用编程语言的内置排序函数）。
按照桶从小到大的顺序合并结果。

{ class="animation-figure" }

图 11-13 桶排序算法流程

代码如下所示：

=== "Python"

```python title="bucket_sort.py"
def bucket_sort(nums: list[float]):
    """桶排序"""
    # 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    k = len(nums) // 2
    buckets = [[] for _ in range(k)]
    # 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for num in nums:
        # 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
        i = int(num * k)
        # 将 num 添加进桶 i
        buckets[i].append(num)
    # 2. 对各个桶执行排序
    for bucket in buckets:
        # 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        bucket.sort()
    # 3. 遍历桶合并结果
    i = 0
    for bucket in buckets:
        for num in bucket:
            nums[i] = num
            i += 1
```

=== "C++"

```cpp title="bucket_sort.cpp"
/* 桶排序 */
void bucketSort(vector<float> &nums) {
    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    int k = nums.size() / 2;
    vector<vector<float>> buckets(k);
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for (float num : nums) {
        // 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
        int i = num * k;
        // 将 num 添加进桶 bucket_idx
        buckets[i].push_back(num);
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    for (vector<float> &bucket : buckets) {
        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        sort(bucket.begin(), bucket.end());
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    int i = 0;
    for (vector<float> &bucket : buckets) {
        for (float num : bucket) {
            nums[i++] = num;
        }
    }
}
```

=== "Java"

```java title="bucket_sort.java"
/* 桶排序 */
void bucketSort(float[] nums) {
    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    int k = nums.length / 2;
    List<List<Float>> buckets = new ArrayList<>();
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        buckets.add(new ArrayList<>());
    }
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for (float num : nums) {
        // 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
        int i = (int) (num * k);
        // 将 num 添加进桶 i
        buckets.get(i).add(num);
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    for (List<Float> bucket : buckets) {
        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        Collections.sort(bucket);
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    int i = 0;
    for (List<Float> bucket : buckets) {
        for (float num : bucket) {
            nums[i++] = num;
        }
    }
}
```

=== "C#"

```csharp title="bucket_sort.cs"
/* 桶排序 */
void BucketSort(float[] nums) {
    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    int k = nums.Length / 2;
    List<List<float>> buckets = [];
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        buckets.Add([]);
    }
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    foreach (float num in nums) {
        // 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
        int i = (int)(num * k);
        // 将 num 添加进桶 i
        buckets[i].Add(num);
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    foreach (List<float> bucket in buckets) {
        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        bucket.Sort();
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    int j = 0;
    foreach (List<float> bucket in buckets) {
        foreach (float num in bucket) {
            nums[j++] = num;
        }
    }
}
```

=== "Go"

```go title="bucket_sort.go"
/* 桶排序 */
func bucketSort(nums []float64) {
    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    k := len(nums) / 2
    buckets := make([][]float64, k)
    for i := 0; i < k; i++ {
        buckets[i] = make([]float64, 0)
    }
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for _, num := range nums {
        // 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
        i := int(num * float64(k))
        // 将 num 添加进桶 i
        buckets[i] = append(buckets[i], num)
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    for i := 0; i < k; i++ {
        // 使用内置切片排序函数，也可以替换成其他排序算法
        sort.Float64s(buckets[i])
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    i := 0
    for _, bucket := range buckets {
        for _, num := range bucket {
            nums[i] = num
            i++
        }
    }
}
```

=== "Swift"

```swift title="bucket_sort.swift"
/* 桶排序 */
func bucketSort(nums: inout [Double]) {
    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    let k = nums.count / 2
    var buckets = (0 ..< k).map { _ in [Double]() }
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for num in nums {
        // 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
        let i = Int(num * Double(k))
        // 将 num 添加进桶 i
        buckets[i].append(num)
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    for i in buckets.indices {
        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        buckets[i].sort()
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    var i = nums.startIndex
    for bucket in buckets {
        for num in bucket {
            nums[i] = num
            i += 1
        }
    }
}
```

=== "JS"

```javascript title="bucket_sort.js"
/* 桶排序 */
function bucketSort(nums) {
    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    const k = nums.length / 2;
    const buckets = [];
    for (let i = 0; i < k; i++) {
        buckets.push([]);
    }
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for (const num of nums) {
        // 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
        const i = Math.floor(num * k);
        // 将 num 添加进桶 i
        buckets[i].push(num);
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    for (const bucket of buckets) {
        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        bucket.sort((a, b) => a - b);
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    let i = 0;
    for (const bucket of buckets) {
        for (const num of bucket) {
            nums[i++] = num;
        }
    }
}
```

=== "TS"

```typescript title="bucket_sort.ts"
/* 桶排序 */
function bucketSort(nums: number[]): void {
    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    const k = nums.length / 2;
    const buckets: number[][] = [];
    for (let i = 0; i < k; i++) {
        buckets.push([]);
    }
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for (const num of nums) {
        // 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
        const i = Math.floor(num * k);
        // 将 num 添加进桶 i
        buckets[i].push(num);
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    for (const bucket of buckets) {
        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        bucket.sort((a, b) => a - b);
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    let i = 0;
    for (const bucket of buckets) {
        for (const num of bucket) {
            nums[i++] = num;
        }
    }
}
```

=== "Dart"

```dart title="bucket_sort.dart"
/* 桶排序 */
void bucketSort(List<double> nums) {
  // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
  int k = nums.length ~/ 2;
  List<List<double>> buckets = List.generate(k, (index) => []);

  // 1. 将数组元素分配到各个桶中
  for (double _num in nums) {
    // 输入数据范围为 [0, 1)，使用 _num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
    int i = (_num * k).toInt();
    // 将 _num 添加进桶 bucket_idx
    buckets[i].add(_num);
  }
  // 2. 对各个桶执行排序
  for (List<double> bucket in buckets) {
    bucket.sort();
  }
  // 3. 遍历桶合并结果
  int i = 0;
  for (List<double> bucket in buckets) {
    for (double _num in bucket) {
      nums[i++] = _num;
    }
  }
}
```

=== "Rust"

```rust title="bucket_sort.rs"
/* 桶排序 */
fn bucket_sort(nums: &mut [f64]) {
    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    let k = nums.len() / 2;
    let mut buckets = vec![vec![]; k];
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for &mut num in &mut *nums {
        // 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
        let i = (num * k as f64) as usize;
        // 将 num 添加进桶 i
        buckets[i].push(num);
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    for bucket in &mut buckets {
        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        bucket.sort_by(|a, b| a.partial_cmp(b).unwrap());
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    let mut i = 0;
    for bucket in &mut buckets {
        for &mut num in bucket {
            nums[i] = num;
            i += 1;
        }
    }
}
```

=== "C"

```c title="bucket_sort.c"
/* 桶排序 */
void bucketSort(float nums[], int size) {
    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    int k = size / 2;
    float **buckets = calloc(k, sizeof(float *));
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        // 每个桶最多可以分配 size 个元素
        buckets[i] = calloc(size, sizeof(float));
    }

    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for (int i = 0; i < size; i++) {
        // 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
        int bucket_idx = nums[i] * k;
        int j = 0;
        // 如果桶中有数据且数据小于当前值 nums[i], 要将其放到当前桶的后面，相当于 cpp 中的 push_back
        while (buckets[bucket_idx][j] > 0 && buckets[bucket_idx][j] < nums[i]) {
            j++;
        }
        float temp = nums[i];
        while (j < size && buckets[bucket_idx][j] > 0) {
            swap(&temp, &buckets[bucket_idx][j]);
            j++;
        }
        buckets[bucket_idx][j] = temp;
    }

    // 2. 对各个桶执行排序
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        qsort(buckets[i], size, sizeof(float), compare_float);
    }

    // 3. 遍历桶合并结果
    for (int i = 0, j = 0; j < k; j++) {
        for (int l = 0; l < size; l++) {
            if (buckets[j][l] > 0) {
                nums[i++] = buckets[j][l];
            }
        }
    }

    // 释放上述分配的内存
    for (int i = 0; i < k; i++) {
        free(buckets[i]);
    }
    free(buckets);
}
```

=== "Kotlin"

```kotlin title="bucket_sort.kt"
/* 桶排序 */
fun bucketSort(nums: FloatArray) {
    // 初始化 k = n/2 个桶，预期向每个桶分配 2 个元素
    val k = nums.size / 2
    val buckets = mutableListOf<MutableList<Float>>()
    for (i in 0..<k) {
        buckets.add(mutableListOf())
    }
    // 1. 将数组元素分配到各个桶中
    for (num in nums) {
        // 输入数据范围为 [0, 1)，使用 num * k 映射到索引范围 [0, k-1]
        val i = (num * k).toInt()
        // 将 num 添加进桶 i
        buckets[i].add(num)
    }
    // 2. 对各个桶执行排序
    for (bucket in buckets) {
        // 使用内置排序函数，也可以替换成其他排序算法
        bucket.sort()
    }
    // 3. 遍历桶合并结果
    var i = 0
    for (bucket in buckets) {
        for (num in bucket) {
            nums[i++] = num
        }
    }
}
```

=== "Ruby"

```ruby title="bucket_sort.rb"
[class]{}-[func]{bucket_sort}
```

=== "Zig"

```zig title="bucket_sort.zig"
[class]{}-[func]{bucketSort}
```

??? pythontutor "可视化运行"

<div style="height: 549px; width: 100%;"><iframe class="pythontutor-iframe" src="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=def%20bucket_sort%28nums%3A%20list%5Bfloat%5D%29%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E6%A1%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96%20k%20%3D%20n/2%20%E4%B8%AA%E6%A1%B6%EF%BC%8C%E9%A2%84%E6%9C%9F%E5%90%91%E6%AF%8F%E4%B8%AA%E6%A1%B6%E5%88%86%E9%85%8D%202%20%E4%B8%AA%E5%85%83%E7%B4%A0%0A%20%20%20%20k%20%3D%20len%28nums%29%20//%202%0A%20%20%20%20buckets%20%3D%20%5B%5B%5D%20for%20_%20in%20range%28k%29%5D%0A%20%20%20%20%23%201.%20%E5%B0%86%E6%95%B0%E7%BB%84%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%88%86%E9%85%8D%E5%88%B0%E5%90%84%E4%B8%AA%E6%A1%B6%E4%B8%AD%0A%20%20%20%20for%20num%20in%20nums%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%BE%93%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%8C%83%E5%9B%B4%E4%B8%BA%20%5B0,%201%29%EF%BC%8C%E4%BD%BF%E7%94%A8%20num%20*%20k%20%E6%98%A0%E5%B0%84%E5%88%B0%E7%B4%A2%E5%BC%95%E8%8C%83%E5%9B%B4%20%5B0,%20k-1%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%3D%20int%28num%20*%20k%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%B0%86%20num%20%E6%B7%BB%E5%8A%A0%E8%BF%9B%E6%A1%B6%20i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20buckets%5Bi%5D.append%28num%29%0A%20%20%20%20%23%202.%20%E5%AF%B9%E5%90%84%E4%B8%AA%E6%A1%B6%E6%89%A7%E8%A1%8C%E6%8E%92%E5%BA%8F%0A%20%20%20%20for%20bucket%20in%20buckets%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%86%85%E7%BD%AE%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%87%BD%E6%95%B0%EF%BC%8C%E4%B9%9F%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E6%88%90%E5%85%B6%E4%BB%96%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bucket.sort%28%29%0A%20%20%20%20%23%203.%20%E9%81%8D%E5%8E%86%E6%A1%B6%E5%90%88%E5%B9%B6%E7%BB%93%E6%9E%9C%0A%20%20%20%20i%20%3D%200%0A%20%20%20%20for%20bucket%20in%20buckets%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20num%20in%20bucket%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20nums%5Bi%5D%20%3D%20num%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%2B%3D%201%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20%23%20%E8%AE%BE%E8%BE%93%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%BA%E6%B5%AE%E7%82%B9%E6%95%B0%EF%BC%8C%E8%8C%83%E5%9B%B4%E4%B8%BA%20%5B0,%201%29%0A%20%20%20%20nums%20%3D%20%5B0.49,%200.96,%200.82,%200.09,%200.57,%200.43,%200.91,%200.75,%200.15,%200.37%5D%0A%20%20%20%20bucket_sort%28nums%29%0A%20%20%20%20print%28%22%E6%A1%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%8C%E6%88%90%E5%90%8E%20nums%20%3D%22,%20nums%29&codeDivHeight=472&codeDivWidth=350&cumulative=false&curInstr=3&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false"> </iframe></div>
<div style="margin-top: 5px;"><a href="https://pythontutor.com/iframe-embed.html#code=def%20bucket_sort%28nums%3A%20list%5Bfloat%5D%29%3A%0A%20%20%20%20%22%22%22%E6%A1%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F%22%22%22%0A%20%20%20%20%23%20%E5%88%9D%E5%A7%8B%E5%8C%96%20k%20%3D%20n/2%20%E4%B8%AA%E6%A1%B6%EF%BC%8C%E9%A2%84%E6%9C%9F%E5%90%91%E6%AF%8F%E4%B8%AA%E6%A1%B6%E5%88%86%E9%85%8D%202%20%E4%B8%AA%E5%85%83%E7%B4%A0%0A%20%20%20%20k%20%3D%20len%28nums%29%20//%202%0A%20%20%20%20buckets%20%3D%20%5B%5B%5D%20for%20_%20in%20range%28k%29%5D%0A%20%20%20%20%23%201.%20%E5%B0%86%E6%95%B0%E7%BB%84%E5%85%83%E7%B4%A0%E5%88%86%E9%85%8D%E5%88%B0%E5%90%84%E4%B8%AA%E6%A1%B6%E4%B8%AD%0A%20%20%20%20for%20num%20in%20nums%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%BE%93%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E8%8C%83%E5%9B%B4%E4%B8%BA%20%5B0,%201%29%EF%BC%8C%E4%BD%BF%E7%94%A8%20num%20*%20k%20%E6%98%A0%E5%B0%84%E5%88%B0%E7%B4%A2%E5%BC%95%E8%8C%83%E5%9B%B4%20%5B0,%20k-1%5D%0A%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%3D%20int%28num%20*%20k%29%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%B0%86%20num%20%E6%B7%BB%E5%8A%A0%E8%BF%9B%E6%A1%B6%20i%0A%20%20%20%20%20%20%20%20buckets%5Bi%5D.append%28num%29%0A%20%20%20%20%23%202.%20%E5%AF%B9%E5%90%84%E4%B8%AA%E6%A1%B6%E6%89%A7%E8%A1%8C%E6%8E%92%E5%BA%8F%0A%20%20%20%20for%20bucket%20in%20buckets%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%86%85%E7%BD%AE%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%87%BD%E6%95%B0%EF%BC%8C%E4%B9%9F%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E6%9B%BF%E6%8D%A2%E6%88%90%E5%85%B6%E4%BB%96%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%0A%20%20%20%20%20%20%20%20bucket.sort%28%29%0A%20%20%20%20%23%203.%20%E9%81%8D%E5%8E%86%E6%A1%B6%E5%90%88%E5%B9%B6%E7%BB%93%E6%9E%9C%0A%20%20%20%20i%20%3D%200%0A%20%20%20%20for%20bucket%20in%20buckets%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20for%20num%20in%20bucket%3A%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20nums%5Bi%5D%20%3D%20num%0A%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20i%20%2B%3D%201%0A%0Aif%20__name__%20%3D%3D%20%22__main__%22%3A%0A%20%20%20%20%23%20%E8%AE%BE%E8%BE%93%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE%E4%B8%BA%E6%B5%AE%E7%82%B9%E6%95%B0%EF%BC%8C%E8%8C%83%E5%9B%B4%E4%B8%BA%20%5B0,%201%29%0A%20%20%20%20nums%20%3D%20%5B0.49,%200.96,%200.82,%200.09,%200.57,%200.43,%200.91,%200.75,%200.15,%200.37%5D%0A%20%20%20%20bucket_sort%28nums%29%0A%20%20%20%20print%28%22%E6%A1%B6%E6%8E%92%E5%BA%8F%E5%AE%8C%E6%88%90%E5%90%8E%20nums%20%3D%22,%20nums%29&codeDivHeight=800&codeDivWidth=600&cumulative=false&curInstr=3&heapPrimitives=nevernest&origin=opt-frontend.js&py=311&rawInputLstJSON=%5B%5D&textReferences=false" target="_blank" rel="noopener noreferrer">全屏观看 ></a></div>

11.8.2 算法特性

桶排序适用于处理体量很大的数据。例如，输入数据包含 100 万个元素，由于空间限制，系统内存无法一次性加载所有数据。此时，可以将数据分成 1000 个桶，然后分别对每个桶进行排序，最后将结果合并。

时间复杂度为 $O(n + k)$ ：假设元素在各个桶内平均分布，那么每个桶内的元素数量为 \frac{n}{k} 。假设排序单个桶使用 O(\frac{n}{k} \log\frac{n}{k}) 时间，则排序所有桶使用 O(n \log\frac{n}{k}) 时间。当桶数量 k 比较大时，时间复杂度则趋向于 $O(n)$ 。合并结果时需要遍历所有桶和元素，花费 O(n + k) 时间。
自适应排序：在最差情况下，所有数据被分配到一个桶中，且排序该桶使用 O(n^2) 时间。
空间复杂度为 $O(n + k)$、非原地排序：需要借助 k 个桶和总共 n 个元素的额外空间。
桶排序是否稳定取决于排序桶内元素的算法是否稳定。

11.8.3 如何实现平均分配

桶排序的时间复杂度理论上可以达到 O(n) ，关键在于将元素均匀分配到各个桶中，因为实际数据往往不是均匀分布的。例如，我们想要将淘宝上的所有商品按价格范围平均分配到 10 个桶中，但商品价格分布不均，低于 100 元的非常多，高于 1000 元的非常少。若将价格区间平均划分为 10 个，各个桶中的商品数量差距会非常大。

为实现平均分配，我们可以先设定一条大致的分界线，将数据粗略地分到 3 个桶中。分配完毕后，再将商品较多的桶继续划分为 3 个桶，直至所有桶中的元素数量大致相等。

如图 11-14 所示，这种方法本质上是创建一棵递归树，目标是让叶节点的值尽可能平均。当然，不一定要每轮将数据划分为 3 个桶，具体划分方式可根据数据特点灵活选择。

{ class="animation-figure" }

图 11-14 递归划分桶

如果我们提前知道商品价格的概率分布，则可以根据数据概率分布设置每个桶的价格分界线。值得注意的是，数据分布并不一定需要特意统计，也可以根据数据特点采用某种概率模型进行近似。

如图 11-15 所示，我们假设商品价格服从正态分布，这样就可以合理地设定价格区间，从而将商品平均分配到各个桶中。

{ class="animation-figure" }

图 11-15 根据概率分布划分桶

22 KiB Raw Blame History Unescape Escape

11.8 桶排序

11.8.1 算法流程

11.8.2 算法特性

11.8.3 如何实现平均分配

22 KiB

Raw Blame History