数据结构自学Day15 -- 非比较排序--计数排序

发布于:2025-07-28 ⋅ 阅读:(17) ⋅ 点赞:(0)

一、计数排序(Counting Sort)

计数排序是一种非比较型的排序算法,它的核心思想是:

利用“元素的值”来确定它在结果数组中的位置,通过“统计每个数出现的次数”来完成排序。

二、如何实现计数排序(核心步骤)

1、设有一个待排序数组 arr,长度为 n,值的范围是 [min, max]。

2、找最大最小值,确定计数数组大小

3. 创建计数数组并统计频次

4. 恢复到原数组(非稳定排序)

思维导图

代码实现

void Count_Sort(int* arr,int size){
    assert(arr);
    int min = arr[0];
    int max = arr[0];
    for(int i = 1;i<size;i++){
        if(arr[i]<min){
            min = arr[i];
        }
        if(arr[i]>max){
            max = arr[i];
        }
    }
    int Range = max-min+1;int index = 0;
    int* Count_Arr = (int*)calloc(Range,sizeof(int));
    for(int i = 0;i<size;i++){
        Count_Arr[arr[i]-min]++;
    };
    for(int j = 0;j<Range;j++){
        while (Count_Arr[j]--)
        {
            arr[index++] = min+j;
        }
        
    }
    return;
}

三、计数排序优缺点

项目

内容

✅ 优点

时间复杂度为 O(n + k),非常快(k 为值域大小)

✅ 非比较排序

不依赖比较操作(不像快排/归并)

✅ 适合大规模、密集整数排序

❌ 缺点

只能处理 整数或可映射为整数 的数据,且值域不能太大(否则空间开销太大)

❌ 不适合有负数但未做映射处理的情况

❌ 不是原地排序,需要额外空间

四、应用场景:

  • 排序范围已知、较小的数据(例如考试成绩、年龄、投票数等)

  • 多关键字排序中的一环(如基数排序的子排序)

五、所学习过的排序算法总结

稳定性的介绍:数组中相同值,排完序的相对顺序是否可以做到不变,如果不变就是稳定的,如果会变化就是不稳定的。

排序算法

时间复杂度(平均/最坏)

空间复杂度

稳定性

是否原地

适用场景简述

冒泡排序

O(n²) / O(n²)

O(1)

✅ 是

✅ 是

小数据、教学演示

选择排序

O(n²) / O(n²)

O(1)

❌ 否

✅ 是

小数据、对稳定性无要求

插入排序

O(n²) / O(n²)

O(1)

✅ 是

✅ 是

几乎有序或小数据量

希尔排序

介于 O(n) ~ O(n²)

O(1)

❌ 否

✅ 是

中等规模数组

归并排序

O(n log n) / O(n log n)

O(n)

✅ 是

❌ 否

大数据量、稳定性要求高

快速排序

O(n log n) / O(n²)

O(log n)

❌ 否

✅ 是

通用排序,性能优秀

堆排序

O(n log n) / O(n log n)

O(1)

❌ 否

✅ 是

内存有限,稳定性无要求

计数排序

O(n + k) / O(n + k)

O(k)

✅ 是

❌ 否

整数排序、值域小


网站公告

今日签到

点亮在社区的每一天
去签到