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基于python進(jìn)行桶排序與基數(shù)排序的總結(jié)

 更新時間:2018年05月29日 09:08:30   作者:笛在月明  
今天小編就為大家分享一篇基于python進(jìn)行桶排序與基數(shù)排序的總結(jié),具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧

本文首先舉例闡述了兩種排序方法的操作步驟,然后列出了用python進(jìn)行的實(shí)現(xiàn)過程,最后對桶式排序方法的優(yōu)劣進(jìn)行了簡單總結(jié)。

一、桶排序:

排序一個數(shù)組[5,3,6,1,2,7,5,10]

值都在1-10之間,建立10個桶:

[0 0 0 0 0 0 0 0 0 0] 桶

[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10] 桶代表的值

遍歷數(shù)組,第一個數(shù)字5,第五個桶加1

[0 0 0 0 1 0 0 0 0 0]

第二個數(shù)字3,第三個桶加1

[0 0 1 0 1 0 0 0 0 0]

遍歷后

[1 1 1 0 2 1 1 0 0 1]

輸出

[1 2 3 5 5 6 7 10]

代碼:

def bucket_sort(lst):
 buckets = [0] * ((max(lst) - min(lst))+1)
 for i in range(len(lst)):
  buckets[lst[i]-min(lst)] += 1
 res=[]
 for i in range(len(buckets)):
  if buckets[i] != 0:
   res += [i+min(lst)]*buckets[i]
 return res

二、基數(shù)排序:

例如,對如下數(shù)據(jù)序列進(jìn)行排序。

192,221,12,23

可以觀察到它的每個數(shù)據(jù)至多只有3位,因此可以將每個數(shù)據(jù)拆分成3個關(guān)鍵字:百位(高位)、十位、個位(低位)。如果按照習(xí)慣思維,會先比較百位,百位大的數(shù)據(jù)大,百位相同的再比較十位,十位大的數(shù)據(jù)大;最后再比較個位?;鶖?shù)排序方法對任一子關(guān)鍵字排序時必須借助于另一種排序方法,而且這種排序方法必須是穩(wěn)定的。對于多關(guān)鍵字拆分出來的子關(guān)鍵字,它們一定位于0-9這個可枚舉的范圍內(nèi),這個范圍不大,因此用桶式排序效率非常好。

代碼:

from random import randint
def radix_sort(lis,d):
 for i in xrange(d):#d輪排序
  s = [[] for k in xrange(10)]#因?yàn)槊恳晃粩?shù)字都是0~9,故建立10個桶
  for j in lis:
   s[j/(10**i)%10].append(i)
  li = [a for b in s for a in b]
 return li

對數(shù)組中的元素按照從低位到高位排序,對于[192,221,12,23]第一輪按照個位數(shù)字相同的放在一組,是s[1] =[221],s[2]=[192,12],s[3]=23,第二輪按照十位數(shù)字進(jìn)行排序,s[1]=[12],s[2]=[221,23],s[9]=[192],第三輪按照百位數(shù)字進(jìn)行排序,s[0]=[12,23],s[1]=[192],s[2]=[221]

總結(jié):

桶排序與基數(shù)排序常作為桶式排序出現(xiàn),基數(shù)排序進(jìn)行了多輪的桶排序。桶式排序不再是一種基于比較的排序方法,它是一種比較巧妙的排序方式,但這種排序方式需要待排序的序列滿足以下兩個特征:待排序列所有的值處于一個可枚舉的范圍之類;待排序列所在的這個可枚舉的范圍不應(yīng)該太大,否則排序開銷太大。可以用于學(xué)生成績的排序,因?yàn)樵谌舾蓪W(xué)生中成績的范圍僅在100以內(nèi)。

桶式排序的空間開銷較大,它需要兩個數(shù)組,第1個buckets數(shù)組用于記錄“落入”各桶中元素的個數(shù),進(jìn)而保存各元素在有序序列中的位置,第2個數(shù)組用于緩存待排數(shù)據(jù)。它只能排整形數(shù)組。而且當(dāng)k較大,而數(shù)組長度n較小,即k>>n時,輔助數(shù)組C[k+1]的空間消耗較大。

以上這篇基于python進(jìn)行桶排序與基數(shù)排序的總結(jié)就是小編分享給大家的全部內(nèi)容了,希望能給大家一個參考,也希望大家多多支持腳本之家。

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