漫画:什么是计数排序?

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五分钟学算法漫画:什么是计数排序?

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假定20个随机整数的值如下:


9,3,5,4,9,1,2,7,8,1,3,6,5,3,4,0,10,9 ,7,9

如何给这些无序的随机整数排序呢?


非常简单,让我们遍历这个无序的随机数列,每一个整数按照其值对号入座,对应数组下标的元素进行加1操作。


比如第一个整数是9,那么数组下标为9的元素加1:


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第二个整数是3,那么数组下标为3的元素加1:

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继续遍历数列并修改数组……

最终,数列遍历完毕时,数组的状态如下:


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数组每一个下标位置的值,代表了数列中对应整数出现的次数。


有了这个“统计结果”,排序就很简单了。直接遍历数组,输出数组元素的下标值,元素的值是几,就输出几次:


0,1,1,2,3,3,3,4,4,5,5,6,7,7,8,9,9,9,9,10

显然,这个输出的数列已经是有序的了。

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  1. public static int[] countSort(int[] array) {

  2.    //1.得到数列的最大值

  3.    int max = array[0];

  4.    for(int i=1; i<array.length; i++){

  5.        if(array[i] > max){

  6.            max = array[i];

  7.        }

  8.    }

  9.    //2.根据数列最大值确定统计数组的长度

  10.    int[] countArray = new int[max+1];

  11.    //3.遍历数列,填充统计数组

  12.    for(int i=0; i<array.length; i++){

  13.        countArray[array[i]]++;

  14.    }

  15.    //4.遍历统计数组,输出结果

  16.    int index = 0;

  17.    int[] sortedArray = new int[array.length];

  18.    for(int i=0; i<countArray.length; i++){

  19.        for(int j=0; j<countArray[i]; j++){

  20.            sortedArray[index++] = i;

  21.        }

  22.    }

  23.    return sortedArray;

  24. }


  25. public static void main(String[] args) {

  26.    int[] array = new int[] {4,4,6,5,3,2,8,1,7,5,6,0,10};

  27.    int[] sortedArray = countSort(array);

  28.    System.out.println(Arrays.toString(sortedArray));

  29. }

这段代码在一开头补充了一个步骤,就是求得数列的最大整数值max。后面创建的统计数组countArray,长度就是max+1,以此保证数组的最后一个下标是max。

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95,94,91,98,99,90,99,93,91,92



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怎么解决这个问题呢?


很简单,我们不再以(输入数列的最大值+1)作为统计数组的长度,而是以(数列最大值和最小值的差+1)作为统计数组的长度。


同时,数列的最小值作为一个偏移量,用于统计数组的对号入座。

以刚才的数列为例,统计数组的长度为  99-90+1 = 10 ,偏移量等于数列的最小值 90 。


对于第一个整数95,对应的统计数组下标是 95-90 = 5,如图所示:



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什么意思呢?让我们看看下面的例子:


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给定一个学生的成绩表,要求按成绩从低到高排序,如果成绩相同,则遵循原表固有顺序。


那么,当我们填充统计数组以后,我们只知道有两个成绩并列95分的小伙伴,却不知道哪一个是小红,哪一个是小绿:


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下面的讲解会有一些烧脑,请大家扶稳坐好。我们仍然以刚才的学生成绩表为例,把之前的统计数组变形成下面的样子:


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这是如何变形的呢?统计数组从第二个元素开始,每一个元素都加上前面所有元素之和。


为什么要相加呢?初次看到的小伙伴可能会觉得莫名其妙。


这样相加的目的,是让统计数组存储的元素值,等于相应整数的最终排序位置。比如下标是9的元素值为5,代表原始数列的整数9,最终的排序是在第5位。


接下来,我们创建输出数组sortedArray,长度和输入数列一致。然后从后向前遍历输入数列:


第一步,我们遍历成绩表最后一行的小绿:


小绿是95分,我们找到countArray下标是5的元素,值是4,代表小绿的成绩排名位置在第4位。


同时,我们给countArray下标是5的元素值减1,从4变成3,,代表着下次再遇到95分的成绩时,最终排名是第3。


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第二步,我们遍历成绩表倒数第二行的小白:


小白是94分,我们找到countArray下标是4的元素,值是2,代表小白的成绩排名位置在第2位。


同时,我们给countArray下标是4的元素值减1,从2变成1,,代表着下次再遇到94分的成绩时(实际上已经遇不到了),最终排名是第1。


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第三步,我们遍历成绩表倒数第三行的小红:


小红是95分,我们找到countArray下标是5的元素,值是3(最初是4,减1变成了3),代表小红的成绩排名位置在第3位。


同时,我们给countArray下标是5的元素值减1,从3变成2,,代表着下次再遇到95分的成绩时(实际上已经遇不到了),最终排名是第2。


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这样一来,同样是95分的小红和小绿就能够清楚地排出顺序了,也正因此,优化版本的计数排序属于稳定排序


后面的遍历过程以此类推,这里就不再详细描述了。



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  1. public static int[] countSort(int[] array) {

  2.    //1.得到数列的最大值和最小值,并算出差值d

  3.    int max = array[0];

  4.    int min = array[0];

  5.    for(int i=1; i<array.length; i++) {

  6.        if(array[i] > max) {

  7.            max = array[i];

  8.        }

  9.        if(array[i] < min) {

  10.            min = array[i];

  11.        }

  12.    }

  13.    int d = max - min;

  14.    //2.创建统计数组并统计对应元素个数

  15.    int[] countArray = new int[d+1];

  16.    for(int i=0; i<array.length; i++) {

  17.        countArray[array[i]-min]++;

  18.    }

  19.    //3.统计数组做变形,后面的元素等于前面的元素之和

  20.    int sum = 0;

  21.    for(int i=0;i<countArray.length;i++) {

  22.        sum += countArray[i];

  23.        countArray[i] = sum;

  24.    }

  25.    //4.倒序遍历原始数列,从统计数组找到正确位置,输出到结果数组

  26.    int[] sortedArray = new int[array.length];

  27.    for(int i=array.length-1;i>=0;i--) {

  28.        sortedArray[countArray[array[i]-min]-1]=array[i];

  29.        countArray[array[i]-min]--;

  30.    }

  31.    return sortedArray;

  32. }

  33. public static void main(String[] args) {

  34.    int[] array = new int[] {95,94,91,98,99,90,99,93,91,92};

  35.    int[] sortedArray = countSort(array);

  36.    System.out.println(Arrays.toString(sortedArray));

  37. }

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1.当数列最大最小值差距过大时,并不适用计数排序。


比如给定20个随机整数,范围在0到1亿之间,这时候如果使用计数排序,需要创建长度1亿的数组。不但严重浪费空间,而且时间复杂度也随之升高。


2.当数列元素不是整数,并不适用计数排序。


如果数列中的元素都是小数,比如25.213,或是0.00000001这样子,则无法创建对应的统计数组。这样显然无法进行计数排序。



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