基本算法学习(四)之计数排序(JS)

AlexTuan 发布于2019-08-21 11:22 / 2920人阅读

摘要：计数排序首先我们要对计数排序有一个正确的认识计数排序是用于确定范围的整数的线性时间排序算法这一句话我们就可以知道计数排序该如何用了处理数据确定范围内的整数特点快线性时间其数据如下最佳情况最差情况平均情况计数排序的步骤如下查找待排序数组中最大

计数排序

首先我们要对计数排序有一个正确的认识,计数排序是用于确定范围的整数的线性时间排序算法,这一句话我们就可以知道计数排序该如何用了.
处理数据:确定范围内的整数
特点:快(线性时间)

其数据如下:
最佳情况：T(n) = O(n+k)
最差情况：T(n) = O(n+k)
平均情况：T(n) = O(n+k)

计数排序的步骤如下

查找待排序数组中最大和最小的元素

统计每个值为i的元素的出现次数

对所有计数开始累加(从min开始,每一项和前一项相加)

反向填充目标数组,将每个元素i放在新数组的第C[i]项,每放一个元素,计数-1.

JS代码如下:

function countingSort(arr){
  var len = arr.length,
      Result = [],
      Count = [],
      min = max = arr[0];
  console.time("countingSort waste time:");
  /*查找最大最小值,并将arr数置入Count数组中,统计出现次数*/
  for(var i = 0;i= arr[i] ? max : arr[i];
  }
  /*从最小值->最大值,将计数逐项相加*/
  for(var j = min;j=0;k--){
    /*Result[位置] = arr数据*/
    Result[Count[arr[k]] - 1] = arr[k];
    /*减少Count数组中保存的计数*/
    Count[arr[k]]--;
    /*显示Result数组每一步详情*/
    console.log(Result);
  }
  console.timeEnd("countingSort waste time:");
  return Result;
}
var arr = [3,44,38,5,47,15,36,26,27,2,46,4,19,50,48];
console.log(countingSort(arr));

运行结果为:
[ , , , , , , , , , , , , , 48 ]
[ , , , , , , , , , , , , , 48, 50 ]
[ , , , , , 19, , , , , , , , 48, 50 ]
[ , , 4, , , 19, , , , , , , , 48, 50 ]
[ , , 4, , , 19, , , , , , 46, , 48, 50 ]
[ 2, , 4, , , 19, , , , , , 46, , 48, 50 ]
[ 2, , 4, , , 19, , 27, , , , 46, , 48, 50 ]
[ 2, , 4, , , 19, 26, 27, , , , 46, , 48, 50 ]
[ 2, , 4, , , 19, 26, 27, 36, , , 46, , 48, 50 ]
[ 2, , 4, , 15, 19, 26, 27, 36, , , 46, , 48, 50 ]
[ 2, , 4, , 15, 19, 26, 27, 36, , , 46, 47, 48, 50 ]
[ 2, , 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, , , 46, 47, 48, 50 ]
[ 2, , 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, , 46, 47, 48, 50 ]
[ 2, , 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50 ]
[ 2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50 ]
countingSort waste time:: 14ms
[ 2, 3, 4, 5, 15, 19, 26, 27, 36, 38, 44, 46, 47, 48, 50 ]

仔细看代码就知道其实过程很简单,但是个人认为编码时的关键在于理解最后反向填充时的操作.

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