Цифровая сортировка

Цифровая сортировка — один из алгоритмов сортировки, использующих внутреннюю структуру сортируемых объектов.

Алгоритм

Пример цифровой сортировки трехзначных чисел, начиная с младших разрядов

Пример цифровой сортировки трехзначных чисел, начиная со старших разрядов

Имеем множество последовательностей одинаковой длины, состоящих из элементов, на которых задано отношение линейного порядка. Требуется отсортировать эти последовательности в лексикографическом порядке.

По аналогии с разрядами чисел будем называть элементы, из которых состоят сортируемые объекты, разрядами. Сам алгоритм состоит в последовательной сортировке объектов какой-либо устойчивой сортировкой по каждому разряду, в порядке от младшего разряда к старшему, после чего последовательности будут расположены в требуемом порядке.

Примерами объектов, которые удобно разбивать на разряды и сортировать по ним, являются числа и строки.

• Для чисел уже существует понятие разряда, поэтому будем представлять числа как последовательности разрядов. Конечно, в разных системах счисления разряды одного и того же числа отличаются, поэтому перед сортировкой представим числа в удобной для нас системе счисления.

• Строки представляют из себя последовательности символов, поэтому в качестве разрядов в данном случае выступают отдельные символы, сравнение которых обычно происходит по соответствующим им кодам из таблицы кодировок. Для такого разбиения самый младший разряд — последний символ строки.

Для вышеперечисленных объектов наиболее часто в качестве устойчивой сортировки применяют сортировку подсчетом.

Такой подход к алгоритму называют LSD-сортировкой (Least Significant Digit radix sort). Существует модификация алгоритма цифровой сортировки, анализирующая значения разрядов, начиная слева, с наиболее значащих разрядов. Данный алгоритм известен, как MSD-сортировка (Most Significant Digit radix sort).

Корректность алгоритма

Докажем, что данный алгоритм работает верно, используя метод математической индукции по номеру разряда. Пусть [math] n [/math] — количество разрядов в сортируемых объектах.

База: [math] n = 1 [/math]. Очевидно, что алгоритм работает верно, потому что в таком случае мы просто сортируем младшие разряды какой-то заранее выбранной устойчивой сортировкой.

Переход: Пусть для [math] n = k [/math] алгоритм правильно отсортировал последовательности по [math] k [/math] младшим разрядам. Покажем, что в таком случае, при сортировке по [math] (k + 1) [/math]-му разряду, последовательности также будут отсортированы в правильном порядке.

Вспомогательная сортировка разобьет все объекты на группы, в которых [math] (k + 1) [/math]-й разряд объектов одинаковый. Рассмотрим такие группы. Для сортировки по отдельным разрядам мы используем устойчивую сортировку, следовательно порядок объектов с одинаковым [math] (k + 1) [/math]-м разрядом не изменился. Но по предположению индукции по предыдущим [math] k [/math] разрядам последовательности были отсортированы правильно, и поэтому в каждой такой группе они будут отсортированы верно. Также верно, что сами группы находятся в правильном относительно друг друга порядке, а, следовательно, и все объекты отсортированы правильно по [math] (k + 1) [/math]-м младшим разрядам.

Псевдокод

LSD-сортировка

В качестве примера рассмотрим сортировку чисел. Как говорилось выше, в такой ситуации в качестве устойчивой сортировки применяют сортировку подсчетом, так как обычно количество различных значений разрядов не превосходит количества сортируемых элементов. Ниже приведен псевдокод цифровой сортировки, которой подается массив [math] A [/math] [math] m [/math]-разрядных чисел размера [math] n [/math]. Сам по себе алгоритм представляет собой цикл по номеру разряда, на каждой итерации которого элементы массива [math] A [/math] размещаются в нужном порядке во вспомогательном массиве [math] B [/math]. Для подсчета количества объектов, [math] i [/math]-й разряд которых одинаковый, а затем и для определения положения объектов в массиве [math] B [/math] используется вспомогательный массив [math] C [/math]. Функция [math] digit(x, i) [/math] возвращает [math] i [/math]-й разряд числа [math] x [/math]. Также считаем, что значения разрядов меньше [math] k [/math].

 radixSort(A)
     for i = 1 to m               
         for j = 0 to k - 1                              
             C[j] = 0                                  
         for j = 0 to n - 1
             d = digit(A[j], i)
             C[d] += 1
         count = 0
         for j = 0 to k - 1
             tmp = C[j]
             C[j] = count
             count = count + tmp
         for j = 0 to n - 1
             d = digit(A[j], i)                             
             B[C[d]] = A[j]            
             C[d] += 1
         A = B

MSD-сортировка

Сначала исходный массив делится на [math]k[/math] частей, где [math]k[/math] — основание, выбранное для представления сортируемых объектов. Эти части принято называть "корзинами" или "карманами". В первую корзину попадают элементы, у которых старший разряд с номером [math]d = 0[/math] имеет значение [math]0[/math]. Во вторую корзину попадают элементы, у которых старший разряд с номером [math]d = 0[/math] имеет значение [math]1[/math] и так далее. Затем элементы, попавшие в разные корзины, подвергаются рекурсивному разделению по следующему разряду с номером [math]d = 1[/math]. Рекурсивный процесс разделения продолжается, пока не будут перебраны все разряды сортируемых объектов. В основу распределения элементов по корзинам положен метод распределяющего подсчета элементов с одинаковыми значениями в сортируемом разряде. Для этого выполняется просмотр массива и подсчет количества элементов с различными значениями в сортируемом разряде. Эти счетчики фиксируются во вспомогательном массиве счетчиков [math]cnt[/math]. Затем счетчики используются для вычисления размеров корзин и определения границ разделения массива. В соответствии с этими границами сортируемые объекты переносятся во вспомогательный массив [math]c[/math], в котором размещены корзины. После того как корзины сформированы, содержимое вспомогательного массива [math]c[/math] переносится обратно в исходный массив [math]A[/math] и выполняется рекурсивное разделение новых частей по следующему разряду в пределах границ корзин, полученных на предыдущем шаге.

[math]m[/math] — максимальное количество разрядов в сортируемых объектах

[math]l[/math], [math]r[/math] — левая и правая границы части массива [math]A[/math]

 radixSort(A, l, r, d)
     if d > m or l >= r return
     for j = 0 to k + 1 
         cnt[j] = 0
     for i = l to r                              
         j = digit(A[i], d)
         cnt[j + 1] = cnt[j + 1] + 1
     for j = 2 to k
         cnt[j] = cnt[j] + cnt[j - 1]
     for i = l to r
         j = digit(A[i], d)
         c[l + cnt[j]] = A[i]
         cnt[j] = cnt[j] + 1
     for i = l to r
         A[i] = c[i]
     radixSort(A, l, l + cnt[0] - 1, d + 1)
     for i = 1 to k
         radixSort(A, l + cnt[i - 1], l + cnt[i] - 1, d + 1)

Сложность

Пусть [math] m [/math] — количество разрядов, [math] n [/math] — количество объектов, которые нужно отсортировать, [math] T(n) [/math] — время работы устойчивой сортировки. Цифровая сортировка выполняет [math] k [/math] итераций, на каждой из которой выполняется устойчивая сортировка и не более [math] O(1) [/math] других операций. Следовательно время работы цифровой сортировки — [math] O(k T(n)) [/math].

Рассмотрим отдельно случай сортировки чисел. Пусть в качестве аргумента сортировке передается массив, в котором содержатся [math] n [/math] [math] m [/math]-значных чисел, и каждая цифра может принимать значения от [math] 0 [/math] до [math] k - 1 [/math]. Тогда цифровая сортировка позволяет отсортировать данный массив за время [math] O(m (n + k)) [/math], если устойчивая сортировка имеет время работы [math] O(n + k) [/math]. Если [math] k [/math] небольшое, то оптимально выбирать в качестве устойчивой сортировки сортировку подсчетом.

Если количество разрядов — константа, а [math] k = O(n) [/math], то сложность цифровой сортировки составляет [math] O(n) [/math], то есть она линейно зависит от количества сортируемых чисел.

Литература

• Дональд Кнут Искусство программирования, том 3. Сортировка и поиск
• Кормен, Т., Лейзерсон, Ч., Ривест, Р., Штайн, К. Алгоритмы: построение и анализ

Ссылки

• Визуализатор 1 — Java-аплет.
• Визуализатор 2 — Java-аплет.