《桶排序
》中我们能够看到,数据值的范围越大,可能需要桶的个数也就越多,空间代价也就越高。对于上亿单位的关键字,桶排序是很不实用的。基数排序是对桶排序的一种改进,这种改进是让“桶排序”适合于更大的元素值集合的情况,而不是提高性能。
多关键字排序问题(类似于字典序):
我们先看看扑克牌的例子。一张牌有两个关键字组成:花色(桃<心<梅<方)+面值(2<3<4<...<A)。假如一张牌的大小首先被花色决定,同花色的牌有数字决定的话。我们就有两种算法来解决这个问题。
(1) 首先按照花色对所有牌进行稳定排序,这样就可以将所有牌分成4组。然后同组的牌(同花色)再按照面值进行排序。
(2) 首先按照面值对所有牌进行稳定排序,然后按照花色再次对所有牌进行稳定排序。
显然,第一种方法需要将序列分割成几个子序列。而第二种方法则完全不需要。因此我们采用从次关键字排序开始的方法。
基数排序
上面的问题是多关键字的排序,但单关键字也仍然可以使用这种方式。
比如字符串“abcd” “aesc” "dwsc" "rews"就可以把每个字符看成一个关键字。另外还有整数 425、321、235、432也可以每个位上的数字为一个关键字。
基数排序的思想就是将待排数据中的每组关键字依次进行桶分配。比如下面的待排序列:
278、109、063、930、589、184、505、269、008、083
我们将每个数值的个位,十位,百位分成三个关键字: 278 -> k1(个位)=8 ,k2(十位)=7 ,k3=(百位)=2。
然后从最低位个位开始(从最次关键字开始),对所有数据的k1关键字进行桶分配(因为,每个数字都是 0-9的,因此桶大小为10),再依次输出桶中的数据得到下面的序列。
930、063、083、184、505、278、008、109、589、269
再对上面的序列接着进行针对k2的桶分配,输出序列为:
505、008、109、930、063、269、278、083、184、589
最后针对k3的桶分配,输出序列为:
008、063、083、109、184、269、278、505、589、930
性能分析
很明显,基数排序的性能比桶排序要略差。每一次关键字的桶分配都需要O(N)的时间复杂度,而且分配之后得到新的关键字序列又需要O(N)的时间复杂度。假如待排数据可以分为d个关键字,则基数排序的时间复杂度将是O(d*2N)
,当然d要远远小于N,因此基本上还是线性级别的。基数排序的空间复杂度为O(N+M),其中M为桶的数量。一般来说N>>M,因此额外空间需要大概N个左右。
但是,对比桶排序,基数排序每次需要的桶的数量并不多。而且基数排序几乎不需要任何“比较”操作,而桶排序在桶相对较少的情况下,桶内多个数据必须进行基于比较操作的排序。因此,在实际应用中,基数排序的应用范围更加广泛。
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