基数排序msd怎么做

基数排序是一种非比较排序算法，它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。MSD（Most Significant Digit）是一种基数排序算法，它从最高位开始排序，递归地对每个位进行排序。具体实现步骤如下：

1. 找到待排序数组中最大的数，并确定它的位数。
2. 从最高位开始，按照每个数位进行排序。
3. 对于每个数位，使用计数排序或桶排序对待排序数组进行排序。
4. 重复步骤2和3，直到所有位都被排序完毕。

下面是一个基数排序MSD的示例代码：

def radix_sort(arr):
    max_num = max(arr)
    max_digit = len(str(max_num))
    return radix_sort_helper(arr, max_digit)

def radix_sort_helper(arr, digit):
    if digit == 0:
        return arr
    buckets = [[] for _ in range(10)]
    for num in arr:
        idx = num // (10 ** (digit - 1))
        buckets[idx % 10].append(num)
    arr = []
    for bucket in buckets:
        arr.extend(radix_sort_helper(bucket, digit - 1))
    return arr

相关问题

基数排序msd和lsd区别

基数排序是一种非比较排序算法，它将待排序的元素按照位数切割成不同的数字，然后按照每个位数分别进行比较排序。基数排序有两种实现方式：最高位优先（MSD）和最低位优先（LSD）。

MSD是从最高位开始进行排序，先按照最高位进行排序，然后在每个分组中递归地进行MSD排序，直到所有元素都被排序。MSD排序通常使用递归实现，需要额外的空间来存储分组。

LSD是从最低位开始进行排序，先按照最低位进行排序，然后在每个分组中递归地进行LSD排序，直到所有元素都被排序。LSD排序通常使用迭代实现，不需要额外的空间来存储分组。

两种实现方式的时间复杂度都是O(dn)，其中d是数字的位数，n是元素的个数。但是它们的性能和应用场景有所不同。MSD适用于位数较多的数字排序，而LSD适用于位数较少的数字排序。此外，MSD排序在处理大量数据时可能会出现栈溢出的问题，而LSD排序则不会出现这个问题。

基数排序LSD和MSD

基数排序是一种非比较排序算法，它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。基数排序分为LSD和MSD两种排序方式。

LSD（Least significant digital）：从最低位开始排序，先排低位，再排高位。例如，对于一组三位数，先按个位数排序，再按十位数排序，最后按百位数排序。

MSD（Most significant digital）：从最高位开始排序，先排高位，再排低位。例如，对于一组三位数，先按百位数排序，再按十位数排序，最后按个位数排序。

基数排序的时间复杂度为O(d(n+r))，其中d为位数，n为元素个数，r为基数。基数排序的优点是稳定性好，适用于数据范围小但位数多的数列排序。