11.10 基數排序¶
上一節介紹了計數排序,它適用於資料量 \(n\) 較大但資料範圍 \(m\) 較小的情況。假設我們需要對 \(n = 10^6\) 個學號進行排序,而學號是一個 \(8\) 位數字,這意味著資料範圍 \(m = 10^8\) 非常大,使用計數排序需要分配大量記憶體空間,而基數排序可以避免這種情況。
基數排序(radix sort)的核心思想與計數排序一致,也透過統計個數來實現排序。在此基礎上,基數排序利用數字各位之間的遞進關係,依次對每一位進行排序,從而得到最終的排序結果。
11.10.1 演算法流程¶
以學號資料為例,假設數字的最低位是第 \(1\) 位,最高位是第 \(8\) 位,基數排序的流程如圖 11-18 所示。
- 初始化位數 \(k = 1\) 。
- 對學號的第 \(k\) 位執行“計數排序”。完成後,資料會根據第 \(k\) 位從小到大排序。
- 將 \(k\) 增加 \(1\) ,然後返回步驟
2.
繼續迭代,直到所有位都排序完成後結束。
圖 11-18 基數排序演算法流程
下面剖析程式碼實現。對於一個 \(d\) 進位制的數字 \(x\) ,要獲取其第 \(k\) 位 \(x_k\) ,可以使用以下計算公式:
其中 \(\lfloor a \rfloor\) 表示對浮點數 \(a\) 向下取整,而 \(\bmod \: d\) 表示對 \(d\) 取模(取餘)。對於學號資料,\(d = 10\) 且 \(k \in [1, 8]\) 。
此外,我們需要小幅改動計數排序程式碼,使之可以根據數字的第 \(k\) 位進行排序:
def digit(num: int, exp: int) -> int:
"""獲取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1)"""
# 傳入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
return (num // exp) % 10
def counting_sort_digit(nums: list[int], exp: int):
"""計數排序(根據 nums 第 k 位排序)"""
# 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
counter = [0] * 10
n = len(nums)
# 統計 0~9 各數字的出現次數
for i in range(n):
d = digit(nums[i], exp) # 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
counter[d] += 1 # 統計數字 d 的出現次數
# 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
for i in range(1, 10):
counter[i] += counter[i - 1]
# 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 res
res = [0] * n
for i in range(n - 1, -1, -1):
d = digit(nums[i], exp)
j = counter[d] - 1 # 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i] # 將當前元素填入索引 j
counter[d] -= 1 # 將 d 的數量減 1
# 使用結果覆蓋原陣列 nums
for i in range(n):
nums[i] = res[i]
def radix_sort(nums: list[int]):
"""基數排序"""
# 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
m = max(nums)
# 按照從低位到高位的順序走訪
exp = 1
while exp <= m:
# 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
# k = 1 -> exp = 1
# k = 2 -> exp = 10
# 即 exp = 10^(k-1)
counting_sort_digit(nums, exp)
exp *= 10
/* 獲取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int digit(int num, int exp) {
// 傳入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
return (num / exp) % 10;
}
/* 計數排序(根據 nums 第 k 位排序) */
void countingSortDigit(vector<int> &nums, int exp) {
// 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
vector<int> counter(10, 0);
int n = nums.size();
// 統計 0~9 各數字的出現次數
for (int i = 0; i < n; i++) {
int d = digit(nums[i], exp); // 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
counter[d]++; // 統計數字 d 的出現次數
}
// 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 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; // 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 將當前元素填入索引 j
counter[d]--; // 將 d 的數量減 1
}
// 使用結果覆蓋原陣列 nums
for (int i = 0; i < n; i++)
nums[i] = res[i];
}
/* 基數排序 */
void radixSort(vector<int> &nums) {
// 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
int m = *max_element(nums.begin(), nums.end());
// 按照從低位到高位的順序走訪
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10)
// 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
/* 獲取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int digit(int num, int exp) {
// 傳入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
return (num / exp) % 10;
}
/* 計數排序(根據 nums 第 k 位排序) */
void countingSortDigit(int[] nums, int exp) {
// 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
int[] counter = new int[10];
int n = nums.length;
// 統計 0~9 各數字的出現次數
for (int i = 0; i < n; i++) {
int d = digit(nums[i], exp); // 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
counter[d]++; // 統計數字 d 的出現次數
}
// 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 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; // 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 將當前元素填入索引 j
counter[d]--; // 將 d 的數量減 1
}
// 使用結果覆蓋原陣列 nums
for (int i = 0; i < n; i++)
nums[i] = res[i];
}
/* 基數排序 */
void radixSort(int[] nums) {
// 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
int m = Integer.MIN_VALUE;
for (int num : nums)
if (num > m)
m = num;
// 按照從低位到高位的順序走訪
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
// 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
}
/* 獲取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int Digit(int num, int exp) {
// 傳入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
return (num / exp) % 10;
}
/* 計數排序(根據 nums 第 k 位排序) */
void CountingSortDigit(int[] nums, int exp) {
// 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
int[] counter = new int[10];
int n = nums.Length;
// 統計 0~9 各數字的出現次數
for (int i = 0; i < n; i++) {
int d = Digit(nums[i], exp); // 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
counter[d]++; // 統計數字 d 的出現次數
}
// 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 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; // 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 將當前元素填入索引 j
counter[d]--; // 將 d 的數量減 1
}
// 使用結果覆蓋原陣列 nums
for (int i = 0; i < n; i++) {
nums[i] = res[i];
}
}
/* 基數排序 */
void RadixSort(int[] nums) {
// 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
int m = int.MinValue;
foreach (int num in nums) {
if (num > m) m = num;
}
// 按照從低位到高位的順序走訪
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
// 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
CountingSortDigit(nums, exp);
}
}
/* 獲取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
func digit(num, exp int) int {
// 傳入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
return (num / exp) % 10
}
/* 計數排序(根據 nums 第 k 位排序) */
func countingSortDigit(nums []int, exp int) {
// 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
counter := make([]int, 10)
n := len(nums)
// 統計 0~9 各數字的出現次數
for i := 0; i < n; i++ {
d := digit(nums[i], exp) // 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
counter[d]++ // 統計數字 d 的出現次數
}
// 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
for i := 1; i < 10; i++ {
counter[i] += counter[i-1]
}
// 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 res
res := make([]int, n)
for i := n - 1; i >= 0; i-- {
d := digit(nums[i], exp)
j := counter[d] - 1 // 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i] // 將當前元素填入索引 j
counter[d]-- // 將 d 的數量減 1
}
// 使用結果覆蓋原陣列 nums
for i := 0; i < n; i++ {
nums[i] = res[i]
}
}
/* 基數排序 */
func radixSort(nums []int) {
// 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
max := math.MinInt
for _, num := range nums {
if num > max {
max = num
}
}
// 按照從低位到高位的順序走訪
for exp := 1; max >= exp; exp *= 10 {
// 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp)
}
}
/* 獲取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
func digit(num: Int, exp: Int) -> Int {
// 傳入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
(num / exp) % 10
}
/* 計數排序(根據 nums 第 k 位排序) */
func countingSortDigit(nums: inout [Int], exp: Int) {
// 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
var counter = Array(repeating: 0, count: 10)
// 統計 0~9 各數字的出現次數
for i in nums.indices {
let d = digit(num: nums[i], exp: exp) // 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
counter[d] += 1 // 統計數字 d 的出現次數
}
// 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
for i in 1 ..< 10 {
counter[i] += counter[i - 1]
}
// 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 res
var res = Array(repeating: 0, count: nums.count)
for i in nums.indices.reversed() {
let d = digit(num: nums[i], exp: exp)
let j = counter[d] - 1 // 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i] // 將當前元素填入索引 j
counter[d] -= 1 // 將 d 的數量減 1
}
// 使用結果覆蓋原陣列 nums
for i in nums.indices {
nums[i] = res[i]
}
}
/* 基數排序 */
func radixSort(nums: inout [Int]) {
// 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
var m = Int.min
for num in nums {
if num > m {
m = num
}
}
// 按照從低位到高位的順序走訪
for exp in sequence(first: 1, next: { m >= ($0 * 10) ? $0 * 10 : nil }) {
// 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums: &nums, exp: exp)
}
}
/* 獲取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
function digit(num, exp) {
// 傳入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
return Math.floor(num / exp) % 10;
}
/* 計數排序(根據 nums 第 k 位排序) */
function countingSortDigit(nums, exp) {
// 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
const counter = new Array(10).fill(0);
const n = nums.length;
// 統計 0~9 各數字的出現次數
for (let i = 0; i < n; i++) {
const d = digit(nums[i], exp); // 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
counter[d]++; // 統計數字 d 的出現次數
}
// 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
for (let i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 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; // 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 將當前元素填入索引 j
counter[d]--; // 將 d 的數量減 1
}
// 使用結果覆蓋原陣列 nums
for (let i = 0; i < n; i++) {
nums[i] = res[i];
}
}
/* 基數排序 */
function radixSort(nums) {
// 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
let m = Number.MIN_VALUE;
for (const num of nums) {
if (num > m) {
m = num;
}
}
// 按照從低位到高位的順序走訪
for (let exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
// 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
}
/* 獲取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
function digit(num: number, exp: number): number {
// 傳入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
return Math.floor(num / exp) % 10;
}
/* 計數排序(根據 nums 第 k 位排序) */
function countingSortDigit(nums: number[], exp: number): void {
// 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
const counter = new Array(10).fill(0);
const n = nums.length;
// 統計 0~9 各數字的出現次數
for (let i = 0; i < n; i++) {
const d = digit(nums[i], exp); // 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
counter[d]++; // 統計數字 d 的出現次數
}
// 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
for (let i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 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; // 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 將當前元素填入索引 j
counter[d]--; // 將 d 的數量減 1
}
// 使用結果覆蓋原陣列 nums
for (let i = 0; i < n; i++) {
nums[i] = res[i];
}
}
/* 基數排序 */
function radixSort(nums: number[]): void {
// 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
let m = Number.MIN_VALUE;
for (const num of nums) {
if (num > m) {
m = num;
}
}
// 按照從低位到高位的順序走訪
for (let exp = 1; exp <= m; exp *= 10) {
// 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
}
/* 獲取元素 _num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int digit(int _num, int exp) {
// 傳入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
return (_num ~/ exp) % 10;
}
/* 計數排序(根據 nums 第 k 位排序) */
void countingSortDigit(List<int> nums, int exp) {
// 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
List<int> counter = List<int>.filled(10, 0);
int n = nums.length;
// 統計 0~9 各數字的出現次數
for (int i = 0; i < n; i++) {
int d = digit(nums[i], exp); // 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
counter[d]++; // 統計數字 d 的出現次數
}
// 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 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; // 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 將當前元素填入索引 j
counter[d]--; // 將 d 的數量減 1
}
// 使用結果覆蓋原陣列 nums
for (int i = 0; i < n; i++) nums[i] = res[i];
}
/* 基數排序 */
void radixSort(List<int> nums) {
// 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
// dart 中 int 的長度是 64 位的
int m = -1 << 63;
for (int _num in nums) if (_num > m) m = _num;
// 按照從低位到高位的順序走訪
for (int exp = 1; exp <= m; exp *= 10)
// 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp);
}
/* 獲取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
fn digit(num: i32, exp: i32) -> usize {
// 傳入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
return ((num / exp) % 10) as usize;
}
/* 計數排序(根據 nums 第 k 位排序) */
fn counting_sort_digit(nums: &mut [i32], exp: i32) {
// 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
let mut counter = [0; 10];
let n = nums.len();
// 統計 0~9 各數字的出現次數
for i in 0..n {
let d = digit(nums[i], exp); // 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
counter[d] += 1; // 統計數字 d 的出現次數
}
// 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
for i in 1..10 {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 res
let mut res = vec![0; n];
for i in (0..n).rev() {
let d = digit(nums[i], exp);
let j = counter[d] - 1; // 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 將當前元素填入索引 j
counter[d] -= 1; // 將 d 的數量減 1
}
// 使用結果覆蓋原陣列 nums
nums.copy_from_slice(&res);
}
/* 基數排序 */
fn radix_sort(nums: &mut [i32]) {
// 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
let m = *nums.into_iter().max().unwrap();
// 按照從低位到高位的順序走訪
let mut exp = 1;
while exp <= m {
counting_sort_digit(nums, exp);
exp *= 10;
}
}
/* 獲取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
int digit(int num, int exp) {
// 傳入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
return (num / exp) % 10;
}
/* 計數排序(根據 nums 第 k 位排序) */
void countingSortDigit(int nums[], int size, int exp) {
// 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
int *counter = (int *)malloc((sizeof(int) * 10));
// 統計 0~9 各數字的出現次數
for (int i = 0; i < size; i++) {
// 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
int d = digit(nums[i], exp);
// 統計數字 d 的出現次數
counter[d]++;
}
// 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
for (int i = 1; i < 10; i++) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 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; // 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 將當前元素填入索引 j
counter[d]--; // 將 d 的數量減 1
}
// 使用結果覆蓋原陣列 nums
for (int i = 0; i < size; i++) {
nums[i] = res[i];
}
}
/* 基數排序 */
void radixSort(int nums[], int size) {
// 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
int max = INT32_MIN;
for (size_t i = 0; i < size - 1; i++) {
if (nums[i] > max) {
max = nums[i];
}
}
// 按照從低位到高位的順序走訪
for (int exp = 1; max >= exp; exp *= 10)
// 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, size, exp);
}
/* 獲取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) */
fun digit(num: Int, exp: Int): Int {
// 傳入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
return (num / exp) % 10
}
/* 計數排序(根據 nums 第 k 位排序) */
fun countingSortDigit(nums: IntArray, exp: Int) {
// 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
val counter = IntArray(10)
val n = nums.size
// 統計 0~9 各數字的出現次數
for (i in 0..<n) {
val d = digit(nums[i], exp) // 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
counter[d]++ // 統計數字 d 的出現次數
}
// 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
for (i in 1..9) {
counter[i] += counter[i - 1]
}
// 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 res
val res = IntArray(n)
for (i in n - 1 downTo 0) {
val d = digit(nums[i], exp)
val j = counter[d] - 1 // 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i] // 將當前元素填入索引 j
counter[d]-- // 將 d 的數量減 1
}
// 使用結果覆蓋原陣列 nums
for (i in 0..<n)
nums[i] = res[i]
}
/* 基數排序 */
fun radixSort(nums: IntArray) {
// 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
var m = Int.MIN_VALUE
for (num in nums) if (num > m) m = num
var exp = 1
// 按照從低位到高位的順序走訪
while (exp <= m) {
// 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
countingSortDigit(nums, exp)
exp *= 10
}
}
### 獲取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1) ###
def digit(num, exp)
# 轉入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
(num / exp) % 10
end
### 計數排序(根據 nums 第 k 位排序)###
def counting_sort_digit(nums, exp)
# 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
counter = Array.new(10, 0)
n = nums.length
# 統計 0~9 各數字的出現次數
for i in 0...n
d = digit(nums[i], exp) # 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
counter[d] += 1 # 統計數字 d 的出現次數
end
# 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
(1...10).each { |i| counter[i] += counter[i - 1] }
# 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 res
res = Array.new(n, 0)
for i in (n - 1).downto(0)
d = digit(nums[i], exp)
j = counter[d] - 1 # 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i] # 將當前元素填入索引 j
counter[d] -= 1 # 將 d 的數量減 1
end
# 使用結果覆蓋原陣列 nums
(0...n).each { |i| nums[i] = res[i] }
end
### 基數排序 ###
def radix_sort(nums)
# 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
m = nums.max
# 按照從低位到高位的順序走訪
exp = 1
while exp <= m
# 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
# k = 1 -> exp = 1
# k = 2 -> exp = 10
# 即 exp = 10^(k-1)
counting_sort_digit(nums, exp)
exp *= 10
end
end
// 獲取元素 num 的第 k 位,其中 exp = 10^(k-1)
fn digit(num: i32, exp: i32) i32 {
// 傳入 exp 而非 k 可以避免在此重複執行昂貴的次方計算
return @mod(@divFloor(num, exp), 10);
}
// 計數排序(根據 nums 第 k 位排序)
fn countingSortDigit(nums: []i32, exp: i32) !void {
// 十進位制的位範圍為 0~9 ,因此需要長度為 10 的桶陣列
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);
@memset(counter, 0);
var n = nums.len;
// 統計 0~9 各數字的出現次數
for (nums) |num| {
var d: u32 = @bitCast(digit(num, exp)); // 獲取 nums[i] 第 k 位,記為 d
counter[d] += 1; // 統計數字 d 的出現次數
}
// 求前綴和,將“出現個數”轉換為“陣列索引”
var i: usize = 1;
while (i < 10) : (i += 1) {
counter[i] += counter[i - 1];
}
// 倒序走訪,根據桶內統計結果,將各元素填入 res
var res = try mem_allocator.alloc(i32, n);
i = n - 1;
while (i >= 0) : (i -= 1) {
var d: u32 = @bitCast(digit(nums[i], exp));
var j = counter[d] - 1; // 獲取 d 在陣列中的索引 j
res[j] = nums[i]; // 將當前元素填入索引 j
counter[d] -= 1; // 將 d 的數量減 1
if (i == 0) break;
}
// 使用結果覆蓋原陣列 nums
i = 0;
while (i < n) : (i += 1) {
nums[i] = res[i];
}
}
// 基數排序
fn radixSort(nums: []i32) !void {
// 獲取陣列的最大元素,用於判斷最大位數
var m: i32 = std.math.minInt(i32);
for (nums) |num| {
if (num > m) m = num;
}
// 按照從低位到高位的順序走訪
var exp: i32 = 1;
while (exp <= m) : (exp *= 10) {
// 對陣列元素的第 k 位執行計數排序
// k = 1 -> exp = 1
// k = 2 -> exp = 10
// 即 exp = 10^(k-1)
try countingSortDigit(nums, exp);
}
}
視覺化執行
為什麼從最低位開始排序?
在連續的排序輪次中,後一輪排序會覆蓋前一輪排序的結果。舉例來說,如果第一輪排序結果 \(a < b\) ,而第二輪排序結果 \(a > b\) ,那麼第二輪的結果將取代第一輪的結果。由於數字的高位優先順序高於低位,因此應該先排序低位再排序高位。
11.10.2 演算法特性¶
相較於計數排序,基數排序適用於數值範圍較大的情況,但前提是資料必須可以表示為固定位數的格式,且位數不能過大。例如,浮點數不適合使用基數排序,因為其位數 \(k\) 過大,可能導致時間複雜度 \(O(nk) \gg O(n^2)\) 。
- 時間複雜度為 \(O(nk)\)、非自適應排序:設資料量為 \(n\)、資料為 \(d\) 進位制、最大位數為 \(k\) ,則對某一位執行計數排序使用 \(O(n + d)\) 時間,排序所有 \(k\) 位使用 \(O((n + d)k)\) 時間。通常情況下,\(d\) 和 \(k\) 都相對較小,時間複雜度趨向 \(O(n)\) 。
- 空間複雜度為 \(O(n + d)\)、非原地排序:與計數排序相同,基數排序需要藉助長度為 \(n\) 和 \(d\) 的陣列
res
和counter
。 - 穩定排序:當計數排序穩定時,基數排序也穩定;當計數排序不穩定時,基數排序無法保證得到正確的排序結果。