基数排序,计数排序,桶排序 什么关系
时间: 2023-03-10 09:06:07 浏览: 97
这三种排序都属于内部排序法,它们的主要目的是将一组数据进行排序。基数排序是一种分配排序,它通过将要排序的数字按位数分组,然后将每个位数上的数字排序;计数排序是一种稳定的排序,它能够保证相同元素之间的相对顺序;桶排序是一种分配排序,它将数据分到有限数量的桶中,然后在每个桶中对数据进行排序。
相关问题
希尔排序 快速排序 归并排序 堆排序 计数排序 桶排序 基数排序
希尔排序(Shell Sort):
将一个数组按照一定的增量(例如每隔h个元素进行一次比较和交换)进行排序,从而可以减小数组中的逆序对数量,提高后续的排序效率。
快速排序(Quick Sort):
选择一个基准值(通常选择头部或尾部元素),将数组分成两个部分,一部分小于基准值,一部分大于基准值,对于这两个部分分别进行快速排序,直到分块后的数组大小小于等于1。
归并排序(Merge Sort):
将一个数组按照二分法的思想递归地分成两个数组,直到分块后的数组大小为1,然后不断地将这些分成的小数组进行排序合并,最终得到有序数组。
堆排序(Heap Sort):
使用堆这种数据结构进行排序,将一个数组看成一个大顶堆或小顶堆,不断地和顶端的元素交换,从而得到有序数组。
计数排序(Counting Sort):
将一组数据按照大小进行计数,得到每个元素之前有多少个元素小于它,然后按照这个顺序将这些数据放入一个新的数组中。
桶排序(Bucket Sort):
将一组数据按照大小划分成多个桶,桶内元素按照大小排序,最终合并所有桶的元素得到有序数组。
基数排序(Radix Sort):
将一组数据按照位数进行排序,先按照个位数排序,然后按照十位数排序,以此类推,直到最高位排序完成,得到有序数组。
希尔排序 快速排序 归并排序 堆排序 计数排序 桶排序 基数排序代码实现举例
希尔排序:
```python
def shell_sort(arr):
n = len(arr)
gap = n // 2
while gap > 0:
for i in range(gap, n):
temp = arr[i]
j = i
while j >= gap and arr[j-gap] > temp:
arr[j] = arr[j-gap]
j -= gap
arr[j] = temp
gap //= 2
return arr
```
快速排序:
```python
def quick_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
pivot = arr[len(arr) // 2]
left = [x for x in arr if x < pivot]
middle = [x for x in arr if x == pivot]
right = [x for x in arr if x > pivot]
return quick_sort(left) + middle + quick_sort(right)
```
归并排序:
```python
def merge_sort(arr):
if len(arr) <= 1:
return arr
mid = len(arr) // 2
left = merge_sort(arr[:mid])
right = merge_sort(arr[mid:])
return merge(left, right)
def merge(left, right):
result = []
i, j = 0, 0
while i < len(left) and j < len(right):
if left[i] < right[j]:
result.append(left[i])
i += 1
else:
result.append(right[j])
j += 1
result += left[i:]
result += right[j:]
return result
```
堆排序:
```python
def heapify(arr, n, i):
largest = i
l = 2 * i + 1
r = 2 * i + 2
if l < n and arr[i] < arr[l]:
largest = l
if r < n and arr[largest] < arr[r]:
largest = r
if largest != i:
arr[i],arr[largest] = arr[largest],arr[i]
heapify(arr, n, largest)
def heap_sort(arr):
n = len(arr)
for i in range(n//2 - 1, -1, -1):
heapify(arr, n, i)
for i in range(n-1, 0, -1):
arr[i], arr[0] = arr[0], arr[i]
heapify(arr, i, 0)
return arr
```
计数排序:
```python
def counting_sort(arr):
max_value = max(arr)
counts = [0] * (max_value + 1)
result = [0] * len(arr)
for x in arr:
counts[x] += 1
for i in range(1, max_value + 1):
counts[i] += counts[i-1]
for i in range(len(arr)):
result[counts[arr[i]] - 1] = arr[i]
counts[arr[i]] -= 1
return result
```
桶排序:
```python
def bucket_sort(arr):
max_value = max(arr)
bucket_size = max_value // 10
num_buckets = max_value // bucket_size + 1
buckets = [[] for _ in range(num_buckets)]
for x in arr:
buckets[x // bucket_size].append(x)
result = []
for bucket in buckets:
result.extend(sorted(bucket))
return result
```
基数排序:
```python
def radix_sort(arr):
max_value = max(arr)
digit_count = len(str(max_value))
for digit in range(digit_count):
buckets = [[] for _ in range(10)]
for x in arr:
bucket_index = (x // (10 ** digit)) % 10
buckets[bucket_index].append(x)
arr = []
for bucket in buckets:
arr.extend(bucket)
return arr
```
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