Сортировка подсчётом — различия между версиями
Nechaev (обсуждение | вклад) м (→Источники) |
Nechaev (обсуждение | вклад) |
||
Строка 1: | Строка 1: | ||
− | '''Сортировка подсчётом''' {{---}} алгоритм сортировки | + | '''Сортировка подсчётом''' {{---}} алгоритм сортировки целых чисел в диапазоне от <tex>0</tex> до некоторой константы <tex>k</tex>, работающий за линейное время. |
== Основная идея == | == Основная идея == | ||
− | Основная идея | + | Основная идея состоит в том, чтобы для каждого элемента входного массива подсчитать количество элементов, меньших данного. Эта информация будет указывать на позиции элементов в отсортированном массиве. Например, если для элемента <tex>x</tex> количество таких элементов будет <tex>42</tex>, то <tex>x</tex> будет занимать <tex>43</tex>-ю позицию в отсортированном массиве. Если элементы могут иметь одинаковые значения, то необходимо модифицировать алгоритм, так как нельзя разместить все такие элементы в одну позицию. |
− | |||
− | |||
== Простой алгоритм == | == Простой алгоритм == | ||
Строка 42: | Строка 40: | ||
В первом алгоритме первые два цикла работают за <tex>\Theta(k)</tex> и <tex>\Theta(n)</tex>, соответственно; двойной цикл за <tex>\Theta(n + k)</tex>. Во втором алгоритме циклы занимают <tex>\Theta(k)</tex>, <tex>\Theta(n)</tex>, <tex>\Theta(k)</tex> и <tex>\Theta(n)</tex>, соответственно. Итого оба алгоритма имеют линейную временную трудоёмкость <tex>\Theta(n + k)</tex>. Используемая память в первом алгоритме равна <tex>\Theta(k)</tex>, а во втором <tex>\Theta(n + k)</tex>. | В первом алгоритме первые два цикла работают за <tex>\Theta(k)</tex> и <tex>\Theta(n)</tex>, соответственно; двойной цикл за <tex>\Theta(n + k)</tex>. Во втором алгоритме циклы занимают <tex>\Theta(k)</tex>, <tex>\Theta(n)</tex>, <tex>\Theta(k)</tex> и <tex>\Theta(n)</tex>, соответственно. Итого оба алгоритма имеют линейную временную трудоёмкость <tex>\Theta(n + k)</tex>. Используемая память в первом алгоритме равна <tex>\Theta(k)</tex>, а во втором <tex>\Theta(n + k)</tex>. | ||
− | + | Использование сортировки подсчётом целесообразно, когда диапазон возможных значений входных данных достаточно мал по сравнению с количеством элементов в сортируемом множестве, например, если <tex>n = 1000000</tex> и все элементы натуральные числа меньшие <tex>1000</tex>, то время работы алгоритма равно <tex>\Theta(n)</tex>. Эффективность алгоритма падает, когда необходимо сортировать различные элементы, попавшие в одну ячейку. | |
== Источники == | == Источники == | ||
Строка 49: | Строка 47: | ||
[[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]] | [[Категория:Дискретная математика и алгоритмы]] | ||
− | [[Категория: | + | [[Категория:Сортировка]] |
Версия 23:11, 17 мая 2012
Сортировка подсчётом — алгоритм сортировки целых чисел в диапазоне от
до некоторой константы , работающий за линейное время.Содержание
Основная идея
Основная идея состоит в том, чтобы для каждого элемента входного массива подсчитать количество элементов, меньших данного. Эта информация будет указывать на позиции элементов в отсортированном массиве. Например, если для элемента
количество таких элементов будет , то будет занимать -ю позицию в отсортированном массиве. Если элементы могут иметь одинаковые значения, то необходимо модифицировать алгоритм, так как нельзя разместить все такие элементы в одну позицию.Простой алгоритм
Это простейший вариант алгоритма. Создать вспомогательный массив
SimpleCountingSort for number = 0 to k - 1 C[number] = 0; for i = 0 to length[A] - 1 C[A[i]] = C[A[i]] + 1; pos = 0; for number = 0 to k - 1 for i = 0 to C[j] - 1 A[pos] = number; pos = pos + 1;
Устойчивый алгоритм
В этом варианте помимо входного массива сортировке сложных структур данных.
StableCountingSort for number = 0 to k - 1 C[number] = 0; for i = 0 to length[A] - 1 C[A[i]] = C[A[i]] + 1; for number = 1 to k - 1 C[j] = C[j] + C[j - 1]; for i = length[A] - 1 to 0 B[C[A[i]]] = A[i]; C[A[i]] = C[A[i]] - 1;
Обобщение на произвольный целочисленный диапазон
Если диапазон значений (min и max) заранее не известен, можно воспользоваться линейным поиском min и max, что не повлияет на асимптотику алгоритма. При работе с массивом
из необходимо вычитать min, а при обратной записи прибавлять.Анализ
В первом алгоритме первые два цикла работают за
и , соответственно; двойной цикл за . Во втором алгоритме циклы занимают , , и , соответственно. Итого оба алгоритма имеют линейную временную трудоёмкость . Используемая память в первом алгоритме равна , а во втором .Использование сортировки подсчётом целесообразно, когда диапазон возможных значений входных данных достаточно мал по сравнению с количеством элементов в сортируемом множестве, например, если
и все элементы натуральные числа меньшие , то время работы алгоритма равно . Эффективность алгоритма падает, когда необходимо сортировать различные элементы, попавшие в одну ячейку.Источники
- Томас Кормен, Чарльз Лейзерсон, Рональд Ривест, Клиффорд Штайн. «Алгоритмы. Построение и анализ» — «Вильямс», 2011 г. — 1296 стр. — ISBN 978-5-8459-0857-5, 5-8459-0857-4, 0-07-013151-1
- Сортировка подсчетом — Википедия