基数排序(桶排序)介绍:
1.基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，顾名思义，它是通过键值的各个位的值，将要排序的元素分配至某些“桶”中，达到排序的作用
2.基数排序法是属于稳定性的排序，基数排序法的是效率高的稳定性排序法
3.基数排序(Radix Sort)是桶排序的扩展
4.基数排序是1887年赫尔曼·何乐礼发明的。它是这样实现的：将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。
基数排序基本思想
将所有待比较数值统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。然后，从最低位开始，依次进行一次排序。这样从最低位排序一直到最高位排序完成以后, 数列就变成一个有序序列。
这样说明，比较难理解，下面我们看一个图文解释，理解基数排序的步骤
基数排序
基数排序
基数排序
代码实现
package cn.icanci.datastructure.sort;
import java.util.Arrays;
import java.util.logging.Level;
/**
* @Author: icanci
* @ProjectName: AlgorithmAndDataStructure
* @PackageName: cn.icanci.datastructure.sort
* @Date: Created in 2020/3/7 13:37
* @ClassAction: 基数排序
*/
public class RadixSort {
public static void main(String[] args) {
int[] arr = {53, 3, 542, 748, 14, 214};
// radixSort(arr);
radixSortEnd(arr);
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
/**
* 基数排序
*
* @param arr 需要排序的数组
*/
public static void radixSortEnd(int[] arr) {
//得到数组中最大得位数
//假定第一个就是最大的数
int max = arr[0];
for (int i = 1; i < arr.length; i++) {
if (arr[i] > max) {
max = arr[i];
}
}
//得到最大的数是几位数
int maxLength = (max + "").length();
int[][] bucket = new int[10][arr.length];
int[] bucketElementCounts = new int[10];
for (int k = 0, n = 1; k < maxLength; k++, n *= 10) {
//第一轮 针对每个元素的个位进行处理
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
//取出每个元素的个数
int digitOfElement = arr[j] / n % 10;
//放入到对应的桶中
bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
bucketElementCounts[digitOfElement]++;
}
//按照桶的顺序取出数据放回原来数组
int index = 0;
for (int i = 0; i < bucketElementCounts.length; i++) {
//如果桶中国有数据 才放到原来的数组
if (bucketElementCounts[i] != 0) {
//循环此桶
for (int j = 0; j < bucketElementCounts[i]; j++) {
//取出元素放到 arr
arr[index++] = bucket[i][j];
}
}
//第一轮 处理后 需要将每个 bucketElementCounts[i] = 0
bucketElementCounts[i] = 0;
}
}
}
/**
* 基数排序
*
* @param arr 需要排序的数组
*/
public static void radixSort(int[] arr) {
//第一轮(针对每个元素的个位 )
//定义一个二维数组 表示十个桶 每个桶就是一个一维数组
//1.二维数组 为了防止溢出 认为每个一维数组大小 arr.length
//2.经典的空间换时间算法
int[][] bucket = new int[10][arr.length];
//为了记录每个桶实际存放了多少的数 所以需要记录一个一维数组来存储
int[] bucketElementCounts = new int[10];
//第一轮 针对每个元素的个位进行处理
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
//取出每个元素的个数
int digitOfElement = arr[j] % 10;
//放入到对应的桶中
bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
bucketElementCounts[digitOfElement]++;
}
//按照桶的顺序取出数据放回原来数组
int index = 0;
for (int i = 0; i < bucketElementCounts.length; i++) {
//如果桶中国有数据 才放到原来的数组
if (bucketElementCounts[i] != 0) {
//循环此桶
for (int j = 0; j < bucketElementCounts[i]; j++) {
//取出元素放到 arr
arr[index++] = bucket[i][j];
}
}
//第一轮 处理后 需要将每个 bucketElementCounts[i] = 0
bucketElementCounts[i] = 0;
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
//第一轮 针对每个元素的个位进行处理
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
//取出每个元素的个数
int digitOfElement = arr[j] / 10 % 10;
//放入到对应的桶中
bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
bucketElementCounts[digitOfElement]++;
}
index = 0;
for (int i = 0; i < bucketElementCounts.length; i++) {
//如果桶中国有数据 才放到原来的数组
if (bucketElementCounts[i] != 0) {
//循环此桶
for (int j = 0; j < bucketElementCounts[i]; j++) {
//取出元素放到 arr
arr[index++] = bucket[i][j];
}
}
//第一轮 处理后 需要将每个 bucketElementCounts[i] = 0
bucketElementCounts[i] = 0;
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
//第一轮 针对每个元素的个位进行处理
for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
//取出每个元素的个数
int digitOfElement = arr[j] / 100 % 10;
//放入到对应的桶中
bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]] = arr[j];
bucketElementCounts[digitOfElement]++;
}
index = 0;
for (int i = 0; i < bucketElementCounts.length; i++) {
//如果桶中国有数据 才放到原来的数组
if (bucketElementCounts[i] != 0) {
//循环此桶
for (int j = 0; j < bucketElementCounts[i]; j++) {
//取出元素放到 arr
arr[index++] = bucket[i][j];
}
}
//第一轮 处理后 需要将每个 bucketElementCounts[i] = 0
bucketElementCounts[i] = 0;
}
System.out.println(Arrays.toString(arr));
}
}
打印
[3, 14, 53, 214, 542, 748]
测试八百万数据
public class RadixSort {
public static void main(String[] args) {
int[] numberArray = GetNumberArray.getNumberArray(8000000);
long start = System.currentTimeMillis();
radixSortEnd(numberArray);
System.out.println(System.currentTimeMillis() - start + ":ms");
}
}
测试结果
704:ms
基数排序的说明:
基数排序是对传统桶排序的扩展，速度很快.
基数排序是经典的空间换时间的方式，占用内存很大, 当对海量数据排序时，容易造成 OutOfMemoryError 。
基数排序时稳定的。[注:假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，r[i]=r[j]，且r[i]在r[j]之前，而在排序后的序列中，r[i]仍在r[j]之前，则称这种排序算法是稳定的；否则称为不稳定的]
有负数的数组，我们不用基数排序来进行排序, 如果要支持负数，参考:
https://code.i-harness.com/zh-CN/q/e98fa9
