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数据结构:基数排序(c++实现)

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文章目录

  • 基数排序的定义和基本原理
    • 基本原理
    • 具体步骤
  • 基数排序的优缺点:
  • 代码实现
  • 总结


基数排序的定义和基本原理

基数排序(Radix Sort)是一种非比较型整数排序算法,其基本原理是根据数字的每一位来进行排序。具体来说,基数排序通过将整数按位数切割成不同的数字,然后按每一位数进行排序(不断接近有序的过程),最终得到有序序列。


基本原理

  1. 按位排序:基数排序从最低有效位(Least Significant Digit, LSD) 或 最高位有效位(Most Significant Digit, MSD)开始,逐位进行排序。对于有d位的整数(排序整数的最长长度d),需要进行d趟排序。
  2. 使用桶排序:在每一轮排序中,将待排序的数字分配到不同的桶中,每个桶代表一个特定的数字范围。然后,从桶中取出数字并从新组合,形成新的有序序列
  3. 重复排序:重复上述过程,直到所有位数都排序完成。

具体步骤

  1. 确定最大值:找出待排序数组中的最大值,以确定需要进行多少趟排序
  2. 分配和搜集:根据当前位数,将每一个数字分配到相应的桶中,然后从桶中收集数字
  3. 重新排序:重复上述过程,直到所有位数都排序完成

下面列子,采用LSD:从最低位开始排序,逐步向上进行
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基数排序的优缺点:

优点:

  1. 时间复杂度低:基数排序的时间复杂度为O(nk), 其中n是待排序元素的数量,k是最大数的位数。
  2. 稳定性:基数排序是稳定的排序算法,相同值的元素在排序后保持其原有的顺序。
  3. 适用于大规模数据:基数排序特别适合处理大规模整数排序,能够有效利用计算机的并行处理能力

缺点:

  1. 空间复杂度高:基数排序需要额外的空间来存储中间结果,空间复杂度为O(n + k)或O(n + r),其中r是桶的数量
  2. 适用范围有限:基数排序主要用于整数排序,对于浮点数或字符串等其它类型的数据,需要进行额外的转换或处理
  3. 位数限制:当待排序元素位数较多时,基数排序的效率会下降,因为需要进行更多的轮次分类

代码实现

// 基数排序,核心思想是通过逐位排序实现整体有序
// 使用到queue,[0, 9]个queue来排列每一位
void RadixSort(vector<int>& arr) {
	int size = arr.size();
	if (size == 0)
		return;
	// 找到最大值,确认最大位数
	int maxVal = arr[0];
	for (int i = 1; i < size; ++i) {
		if (maxVal < arr[i])
			maxVal = arr[i];
	}
	int maxDigits = to_string(maxVal).length();
	// 初始化10个队列
	vector<queue<int>> buckets(10);
	// 逐位排序
	for (int i = 0; i < maxDigits; ++i) {
		int divisor = pow(10, i);
		// 分配元素到桶中
		for (int j = 0; j < size; ++j) {
			int index = arr[j] / divisor % 10;	// 获取当前位数
			buckets[index].push(arr[j]);
		}
		// 从桶中收集元素
		int index = 0;
		for (int j = 0; j < 10; ++j) {
			while (!buckets[j].empty()) {
				arr[index++] = buckets[j].front();
				buckets[j].pop();
			}
		}
	}
}

总结

以上就是我总结的C++面试题,TCP和UDP方面(1)

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