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基数排序与基数排序是两种非比较型排序。
10年的红寺堡网站建设经验,针对设计、前端、开发、售后、文案、推广等六对一服务,响应快,48小时及时工作处理。成都全网营销的优势是能够根据用户设备显示端的尺寸不同,自动调整红寺堡建站的显示方式,使网站能够适用不同显示终端,在浏览器中调整网站的宽度,无论在任何一种浏览器上浏览网站,都能展现优雅布局与设计,从而大程度地提升浏览体验。成都创新互联公司从事“红寺堡网站设计”,“红寺堡网站推广”以来,每个客户项目都认真落实执行。计数排序:
//************计数排序********* //先大-最小+1得到开辟空间数,开辟空间str,在遍历原数据arr在str相应位置计数,再遍历str将值写到原arr中 //适用在密集型数据, 无重复最优可转化为位图 //时间复杂度O(N),空间复杂度O(大数-最小数+1) //设数组元素非负 void CountingSort(int *a, size_t size) { size_t i = 0, j = 0; int max = a[0], min = a[0]; size_t space = 0; for (i = 1; i < size; i++) { if (max < a[i]) { max = a[i]; } if (min > a[i]) { min = a[i]; } } space = max - min + 1; //str相应位置记录a中个数据的次数 int *str = new int[space](); for (i = 0; i < size; i++) { str[a[i] - min] ++; } //写回原数组a中 for (i = 0, j = 0; i < space, j < size; i++) { while (str[i]-- > 0) { a[j++] = i + min; } } }
基数排序:
//***********基数排序************** //采用先排低位,在排高位 //时间复杂度O(位数) 空间复杂度O(N) //设数组元素非负 size_t GetMaxRadix(int *a, size_t size)//取数组中大值的位数 { assert(a != NULL); size_t i = 0; size_t num = 0; size_t count = 1; for (i = 0; i < size; i++) { while (a[i] / count>0) { count *= 10; num++; } } return num; } void LSDSort(int *a, size_t size) { assert(a != NULL); int MaxRadix = GetMaxRadix(a, size); int count[10] = { 0 };//同一位上数字相等的数字个数 int start[10] = { 0 };//按位上数字所对应的起始位置 int * bucket = new int[size]; size_t i = 0; int num = 1; while (MaxRadix--) { memset(count, 0, sizeof(int) * 10);//count清零 //按位排序 for (i = 0; i < size;i++)//count[] { count[a[i] / num % 10]++;//取某一位上数字,在count相应位置++ } for (i = 0; i < 10; i++)//start[] { //跳过0 因为起始位置一定为0 if (i == 0) { start[i] = 0; } else start[i] = start[i - 1] + count[i - 1]; } //写到bucket[]中 for (i = 0; i < size; i++) { bucket[start[a[i] / num % 10]++] = a[i]; } //写回a[]中 for (i = 0; i < size; i++) { a[i] = bucket[i]; } num *= 10; } }
test:
int a5[] = { 5, 24, 35, 54, 72, 81, 75, 6, 9, 56, 114, 30, 5 }; int a6[] = { 5, 24, 35, 54, 72, 81, 75, 6, 9, 56, 114, 30, 5 };
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