数据结构和算法

DSA 主页 DSA 概述 DSA 环境设置 DSA 算法基础 DSA 渐近分析

数据结构

DSA 数据结构基础 DSA 数据结构和类型 DSA 数组数据结构

链接列表

DSA 链接列表数据结构 DSA 双向链接列表数据结构 DSA 循环链表数据结构

堆栈 &队列

DSA 堆栈数据结构 DSA 表达式解析 DSA 队列数据结构

搜索算法

DSA 搜索算法 DSA 线性搜索算法 DSA 二分搜索算法 DSA 插值搜索 DSA 跳跃搜索算法 DSA 指数搜索 DSA 斐波那契搜索 DSA 子列表搜索 DSA 哈希表

排序算法

DSA 排序算法 DSA 冒泡排序算法 DSA 插入排序算法 DSA 选择排序算法 DSA 归并排序算法 DSA 希尔排序算法 DSA 堆排序 DSA 桶排序算法 DSA 计数排序算法 DSA 基数排序算法 DSA 快速排序算法

图形数据结构

DSA 图形数据结构 DSA 深度优先遍历 DSA 广度优先遍历 DSA 生成树

树数据结构

DSA 树数据结构 DSA 树遍历 DSA 二叉搜索树 DSA AVL 树 DSA 红黑树 DSA B树 DSA B+ 树 DSA 伸展树 DSA 尝试 DSA 堆数据结构

递归

DSA 递归算法 DSA 使用递归的汉诺塔 DSA 使用递归的斐波那契数列

分而治之

DSA 分而治之 DSA 最大最小问题 DSA 施特拉森矩阵乘法 DSA Karatsuba 算法

贪婪算法

DSA 贪婪算法 DSA 旅行商问题(贪婪方法) DSA Prim 最小生成树 DSA Kruskal 最小生成树 DSA Dijkstra 最短路径算法 DSA 地图着色算法 DSA 分数背包问题 DSA 作业排序截止日期 DSA 最佳合并模式算法

动态规划

DSA 动态规划 DSA 矩阵链乘法 DSA Floyd Warshall 算法 DSA 0-1 背包问题 DSA 最长公共子序列算法 DSA 旅行商问题(动态方法)

近似算法

DSA 近似算法 DSA 顶点覆盖算法 DSA 集合覆盖问题 DSA 旅行商问题(近似方法)

随机算法

DSA 随机算法 DSA 随机快速排序算法 DSA Karger 最小割算法 DSA Fisher-Yates 洗牌算法

DSA 有用资源

DSA 问答 DSA 快速指南


桶排序算法


桶排序算法与计数排序算法类似,因为它只是计数排序的广义形式。桶排序假设输入元素在区间 [0, 1) 上服从均匀分布。

因此,桶排序算法将区间 [0, 1) 划分为 n 个相等的部分,并将输入元素添加到索引为 桶 的桶中,其中索引基于 (n × 元素) 值的下限。由于该算法假设值是均匀分布在较小范围内的独立数字,因此不会有很多元素只落入一个桶中。

例如,让我们看一个元素输入列表:0.08、0.01、0.19、0.89、0.34、0.07、0.30、0.82、0.39、0.45、0.36。桶排序看起来像这样:−

bucket_sort

桶排序算法

下面我们进一步看看这个算法是如何进行的:−

步骤 1 − 将区间分成 n 个相等的部分,每个部分称为一个桶。假设 n 为 10,则有 10 个桶;否则,桶的数量更多。

步骤 2 − 从输入数组 A 中取出输入元素,并根据计算公式 B[i]= $\lfloor$n.A[i]$ floor$ 将它们添加到输出桶 B 中。

步骤 3 −如果有任何元素被添加到已占用的存储桶中,则通过相应的存储桶创建一个链表。

步骤 4− 然后我们应用插入排序对每个存储桶中的所有元素进行排序。

步骤 5− 将这些存储桶连接在一起,然后获得输出。

伪代码

BUCKET-SORT(A)
let B[0 … n – 1] be a new array
n = A.length
for i = 0 to n – 1
   make B[i] an empty list
for i = 1 to n
   insert A[i] into list B[$\lfloor$𝑛.𝐴[𝑖]$
floor$]
for i = 0 to n – 1
   sort list B[i] with insertion sort
concatenate the lists B[0], B[1]; ………… ; B[n – 1] together in order

分析

桶排序算法假设输入元素相同,因此该算法的平均时间复杂度为 Θ(n)

示例

假设输入元素列表为 0.78、0.17、0.93、0.39、0.26、0.72、0.21、0.12、0.33、0.28,使用桶排序对这些元素进行排序 −

解决方案

步骤 1

从输入数组的索引"0"开始线性插入所有元素。也就是说,我们先插入 0.78,然后依次插入其他元素。插入元素的位置使用公式 − 计算得出。 B[i]= $\lfloor$n.A[i]$ floor$,即 $\lfloor$10 × 0.78$ floor$=7

insert_element

现在,我们在索引 $\lfloor$10 × 0.17$ 处插入 0.17 floor$=1

insert_at_index_1

步骤 3

将下一个元素 0.93 插入到输出桶中,位置为 $\lfloor$10 × 0.93$ floor$=9

insert_at_index_9

步骤 4

使用公式 $\lfloor$10 × 0.39$ floor$=3 在索引 3 处插入 0.39

insert_at_index_3

步骤 5

在输入数组中的位置 $\lfloor$10 × 0.26$ floor$=2 插入下一个元素 0.26

insert_at_index_2

步骤 6

这里比较棘手。现在,输入列表中的下一个元素是 0.72,需要使用公式 $\lfloor$10 × 0.72$ floor$=7 将其插入到索引"7"处。但第 7 个存储桶中已经有一个数字。因此,需要从第 7 个索引创建一个链接,以链表的形式存储新数字,如下所示 −

insert_index_at_7_new_value

步骤 7

以类似的方式,通过从所需的存储桶创建链表,将剩余的数字添加到存储桶中。但是,在将这些元素插入列表时,我们应用插入排序,即比较两个元素,并将最小值添加到前面,如下所示 −

apply_insertion_sort

步骤 8

现在,为了获得输出,将所有桶连接在一起。

0.12, 0.17, 0.21, 0.26, 0.28, 0.33, 0.39, 0.72, 0.78, 0.93

实现

桶排序算法的实现首先检索数组中的最大元素,并确定输出的桶大小。只需少量计算,即可将元素插入到这些桶中。

在本教程中,我们将使用四种编程语言执行桶排序。

#include <stdio.h>
void bucketsort(int a[], int n){ // 实现桶排序的函数
   int max = a[0]; // 获取数组中的最大元素
   for (int i = 1; i < n; i++)
      if (a[i] > max)
         max = a[i];
   int b[max], i;
   for (int i = 0; i <= max; i++) {
      b[i] = 0;
   }
   for (int i = 0; i < n; i++) {
      b[a[i]]++;
   }
   for (int i = 0, j = 0; i <= max; i++) {
      while (b[i] > 0) {
         a[j++] = i;
         b[i]--;
      }
   }
}
int main(){
   int a[] = {12, 45, 33, 87, 56, 9, 11, 7, 67};
   int n = sizeof(a) / sizeof(a[0]); //n 是数组的大小
   printf("排序前数组元素为:
");
   for (int i = 0; i < n; ++i)
      printf("%d ", a[i]);
   bucketsort(a, n);
   printf("
排序后数组元素为:
");
   for (int i = 0; i < n; ++i)
      printf("%d ", a[i]);
}

输出

排序前数组元素为:
12 45 33 87 56 9 11 7 67 
排序后数组元素为:
7 9 11 12 33 45 56 67 87
#include <iostream>
using namespace std;
void bucketsort(int a[], int n){ // 实现桶排序的函数
   int max = a[0]; // 获取数组中的最大元素
   for (int i = 1; i < n; i++)
      if (a[i] > max)
         max = a[i];
   int b[max], i;
   for (int i = 0; i <= max; i++) {
      b[i] = 0;
   }
   for (int i = 0; i < n; i++) {
      b[a[i]]++;
   }
   for (int i = 0, j = 0; i <= max; i++) {
      while (b[i] > 0) {
         a[j++] = i;
         b[i]--;
      }
   }
}
int main(){
   int a[] = {12, 45, 33, 87, 56, 9, 11, 7, 67};
   int n = sizeof(a) / sizeof(a[0]); // n 是数组的大小
   cout << "排序前数组元素为:
";
   for (int i = 0; i < n; ++i)
      cout << a[i] << " ";
   bucketsort(a, n);
   cout << "
排序后数组元素为:
";
   for (int i = 0; i < n; ++i)
      cout << a[i] << " ";
}

输出

排序前数组元素为:
12 45 33 87 56 9 11 7 67 
排序后数组元素为:
7 9 11 12 33 45 56 67 87
import java.io.*;
import java.util.*;
public class BucketSort {
   static void bucketsort(int a[], int n) { // 实现桶排序的函数
      int max = a[0]; // 获取数组中的最大元素
      for (int i = 1; i < n; i++)
         if (a[i] > max)
            max = a[i];
      int b[] = new int[max+1];
      for (int i = 0; i <= max; i++) {
         b[i] = 0;
      }
      for (int i = 0; i < n; i++) {
         b[a[i]]++;
      }
      for (int i = 0, j = 0; i <= max; i++) {
         while (b[i] > 0) {
            a[j++] = i;
            b[i]--;
         }
      }
   }
   public static void main(String args[]) {
      int n = 9;
      int a[] = {12, 45, 33, 87, 56, 9, 11, 7, 67};
      System.out.println("排序前数组元素为:");
      for (int i = 0; i < n; ++i)
         System.out.print(a[i] + " ");
      bucketsort(a, n);
      System.out.println("
排序后数组元素为:");
      for (int i = 0; i < n; ++i)
         System.out.print(a[i] + " ");
   }
}

输出

排序前数组元素为:
12 45 33 87 56 9 11 7 67 
排序后数组元素为:
7 9 11 12 33 45 56 67 87 
def bucketsort(a, n):
    max_val = max(a)
    b = [0] * (max_val + 1)
    for i in range(n):
        b[a[i]] += 1
    j = 0
    for i in range(max_val + 1):
        while b[i] > 0:
            a[j] = i
            j += 1
            b[i] -= 1
a = [12, 45, 33, 87, 56, 9, 11, 7, 67]
n = len(a)
print("排序前数组元素为:")
print(a)
bucketsort(a, n)
print("
排序后数组元素为:")
print(a)

输出

排序前数组元素为:
[12, 45, 33, 87, 56, 9, 11, 7, 67]

排序后数组元素为:
[7, 9, 11, 12, 33, 45, 56, 67, 87]