数据结构与算法 代码整理:常见的分配排序法
箱排序(桶排序)
箱排序是根据关键字的取值范围1~m,预先建立m个箱子,箱排序要求关键字类型为有限类型,可能会有无限个箱子,实用价值不大,一般用于基数排序的中间过程。
桶排序是箱排序的实用化变种,其对数据集的范围,如[0,1) 进行划分为n个大小相同的子区间,每一个子区间为一个桶,然后将n非记录分配到各桶中。因为关键字序列是均匀分布在[0,1)上的,所以一般不会有很多记录落入同一个桶中。
以下的桶排序方法采用字典实现,所以对于整数类型,并不需要建立多余空间
1 def BuckSort(A): 2 bucks = dict() # 桶 3 for i in A: 4 bucks.setdefault(i,[]) # 每个桶默认为空列表 5 bucks[i].append(i) # 往对应的桶中添加元素 6 A_sort = [] 7 for i in range(min(A), max(A)+1): 8 if i in bucks: # 检查是否存在对应数字的桶 9 A_sort.extend(bucks[i]) # 合并桶中数据 10 return A_sort
基数排序
1 # 基数排序 2 # 输入:待排序数组s, keysize关键字位数, 亦即装箱次数, radix基数 3 def RadixSort(s, keysize=4, radix=10): 4 5 # 按关键字的第k分量进行分配 k = 4,3,2,1 6 def distribute(s,k): 7 box = {r:[] for r in range(radix)} # 分配用的空箱子 8 for item in s: # 依次扫描s[],将其装箱 9 t = item 10 t /= 10**(k-1) 11 t %= 10 # 去关键字第k位 12 box[t].append(item) 13 return box 14 15 # 按分配结果重新排列数据 16 def collect(s,box): 17 a = 0 18 for i in range(radix): 19 s[a:a + len(box[i])] = box[i][:] # 将箱子中元素的合并,覆盖到原来的数组中 20 a += len(box[i]) # 增加偏移值 21 22 # 核心算法 23 for k in range(1,keysize+1): 24 box = distribute(s,k) # 按基数分配 25 collect(s,box) # 按分配结果拼合
一下摘自:《数据结构与算法——理论与实践》
基数排序可以拓展为按多关键字排序,如对扑克牌按花色、按点数排序。
一般地,设线性表有那个待排序元素,每个元素包含d个关键字{k1,k2,...,kd},则该线性表对关键字有序指,对于线性表中任意两个元素r[i]和r[j],1<=i<=j<=n,都满足下列有序关系:
{k1i,k2i,...,kdi} < {k1j,k2j,...,kdj}
其中k1称为最主位关键字,kd称为最次位关键字
其排序方法分两种:最高位优先MSD(most significant digit frist)与最低位优先LSD(least significant digit first)
MSD: 先按k1排序分组,同一组的个元素,若关键字k1相等,再对各组按k2排序分成子组,依次类推,直到最次位kd对各子组排序后,再将各组链接起来。
LSD: 与MSD相反,先按kd排序,再对kd-1排序,依次类推。