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[非基於比較的排序]
在計算機科學中，排序是一門基礎的算法技術，許多算法都要以此作爲基礎，不同的排序算法有着不同的時間開銷和空間開銷。排序算法有非常多種，如我們最常用的快速排序和堆排序等算法，這些算法需要對序列中的數據進行比較，因爲被稱爲基於比較的排序。
基於比較的排序算法是不能突破O(NlogN)的。簡單證明如下：
N個數有N!個可能的排列情況，也就是說基於比較的排序算法的判定樹有N!個葉子結點，比較次數至少爲log(N!)=O(NlogN)(斯特林公式)。
而非基於比較的排序，如計數排序，桶排序，和在此基礎上的基數排序，則可以突破O(NlogN)時間下限。但要注意的是，非基於比較的排序算法的使用都是有條件限制的，例如元素的大小限制，相反，基於比較的排序則沒有這種限制(在一定範圍內)。但並非因爲有條件限制就會使非基於比較的排序算法變得無用，對於特定場合有着特殊的性質數據，非基於比較的排序算法則能夠非常巧妙地解決。
本文着重介紹三種線性的非基於比較的排序算法：計數排序、桶排序與基數排序。
[計數排序]
首先從計數排序(Counting Sort)開始介紹起，假設我們有一個待排序的整數序列A，其中元素的最小值不小於0，最大值不超過K。建立一個長度爲K的線性表C，用來記錄不大於每個值的元素的個數。
算法思路如下：
- 掃描序列A，以A中的每個元素的值爲索引，把出現的個數填入C中。此時C[i]可以表示A中值爲i的元素的個數。
- 對於C從頭開始累加，使C[i]<-C[i]+C[i-1]。這樣，C[i]就表示A中值不大於i的元素的個數。
- 按照統計出的值，輸出結果。
由線性表C我們可以很方便地求出排序後的數據，定義B爲目標的序列，Order[i]爲排名第i的元素在A中的位置，則可以用以下方法統計。
/*
* Problem: Counting Sort
* Author: Guo Jiabao
* Time: 2009.3.29 16:27
* State: Solved
* Memo: 計數排序
*/
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <cstring>
using namespace std;
void CountingSort(int *A,int *B,int *Order,int N,int K)
{
int *C=new int[K+1];
int i;
memset(C,0,sizeof(int)*(K+1));
for (i=1;i<=N;i++) //把A中的每個元素分配
C[A[i]]++;
for (i=2;i<=K;i++) //統計不大於i的元素的個數
C[i]+=C[i-1];
for (i=N;i>=1;i--)
{
B[C[A[i]]]=A[i]; //按照統計的位置，將值輸出到B中，將順序輸出到Order中
Order[C[A[i]]]=i;
C[A[i]]--;
}
}
int main()
{
int *A,*B,*Order,N=15,K=10,i;
A=new int[N+1];
B=new int[N+1];
Order=new int[N+1];
for (i=1;i<=N;i++)
A[i]=rand()%K+1; //生成1..K的隨機數
printf("Before CS:\n");
for (i=1;i<=N;i++)
printf("%d ",A[i]);
CountingSort(A,B,Order,N,K);
printf("\nAfter CS:\n");
for (i=1;i<=N;i++)
printf("%d ",B[i]);
printf("\nOrder:\n");
for (i=1;i<=N;i++)
printf("%d ",Order[i]);
return 0;
}
程序運行效果如下：
Before CS:
2 8 5 1 10 5 9 9 3 5 6 6 2 8 2
After CS:
1 2 2 2 3 5 5 5 6 6 8 8 9 9 10
Order:
4 1 13 15 9 3 6 10 11 12 2 14 7 8 5
顯然地，計數排序的時間複雜度爲O(N+K)，空間複雜度爲O(N+K)。當K不是很大時，這是一個很有效的線性排序算法。更重要的是，它是一種穩定排序算法，即排序後的相同值的元素原有的相對位置不會發生改變(表現在Order上)，這是計數排序很重要的一個性質，就是根據這個性質，我們才能把它應用到基數排序。
[桶排序]
可能你會發現，計數排序似乎饒了點彎子，比如當我們剛剛統計出C，C[i]可以表示A中值爲i的元素的個數，此時我們直接順序地掃描C，就可以求出排序後的結果。的確是這樣，不過這種方法不再是計數排序，而是桶排序(Bucket Sort)，確切地說，是桶排序的一種特殊情況。
用這種方法，可以很容易寫出程序，比計數排序還簡單，只是不能求出穩定的Order。
/*
* Problem: Bucket Sort
* Author: Guo Jiabao
* Time: 2009.3.29 16:32
* State: Solved
* Memo: 桶排序特殊實現
*/
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <cstring>
using namespace std;
void BucketSort(int *A,int *B,int N,int K)
{
int *C=new int[K+1];
int i,j,k;
memset(C,0,sizeof(int)*(K+1));
for (i=1;i<=N;i++) //把A中的每個元素按照值放入桶中
C[A[i]]++;
for (i=j=1;i<=K;i++,j=k) //統計每個桶元素的個數，並輸出到B
for (k=j;k<j+C[i];k++)
B[k]=i;
}
int main()
{
int *A,*B,N=1000,K=1000,i;
A=new int[N+1];
B=new int[N+1];
for (i=1;i<=N;i++)
A[i]=rand()%K+1; //生成1..K的隨機數
BucketSort(A,B,N,K);
for (i=1;i<=N;i++)
printf("%d ",B[i]);
return 0;
}
這種特殊實現的方式時間複雜度爲O(N+K)，空間複雜度也爲O(N+K)，同樣要求每個元素都要在K的範圍內。更一般的，如果我們的K很大，無法直接開出O(K)的空間該如何呢？
首先定義桶，桶爲一個數據容器，每個桶存儲一個區間內的數。依然有一個待排序的整數序列A，元素的最小值不小於0，最大值不超過K。假設我們有M個桶，第i個桶Bucket[i]存儲i*K/M至(i+1)*K/M之間的數，有如下桶排序的一般方法：
- 掃描序列A，根據每個元素的值所屬的區間，放入指定的桶中(順序放置)。
- 對每個桶中的元素進行排序，什麼排序算法都可以，例如快速排序。
- 依次收集每個桶中的元素，順序放置到輸出序列中。
對該算法簡單分析，如果數據是期望平均分佈的，則每個桶中的元素平均個數爲N/M。如果對每個桶中的元素排序使用的算法是快速排序，每次排序的時間複雜度爲O(N/M*log(N/M))。則總的時間複雜度爲O(N)+O(M)*O(N/M*log(N/M)) = O(N+ N*log(N/M)) = O(N + N*logN - N*logM)。當M接近於N是，桶排序的時間複雜度就可以近似認爲是O(N)的。就是桶越多，時間效率就越高，而桶越多，空間卻就越大，由此可見時間和空間是一個矛盾的兩個方面。
桶中元素的順序放入和順序取出是有必要的，因爲這樣可以確定桶排序是一種穩定排序算法，配合基數排序是很好用的。
/*
* Problem: Bucket Sort
* Author: Guo Jiabao
* Time: 2009.3.29 16:50
* State: Solved
* Memo: 桶排序一般實現
*/
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <cstring>
using namespace std;
struct linklist
{
linklist *next;
int value;
linklist(int v,linklist *n):value(v),next(n){}
~linklist() {if (next) delete next;}
};
inline int cmp(const void *a,const void *b)
{
return *(int *)a-*(int *)b;
}
/*
爲了方便，我把A中元素加入桶中時是倒序放入的，而收集取出時也是倒序放入序列的，所以不違背穩定排序。
*/
void BucketSort(int *A,int *B,int N,int K)
{
linklist *Bucket[101],*p;//建立桶
int i,j,k,M;
M=K/100;
memset(Bucket,0,sizeof(Bucket));
for (i=1;i<=N;i++)
{
k=A[i]/M; //把A中的每個元素按照的範圍值放入對應桶中
Bucket[k]=new linklist(A[i],Bucket[k]);
}
for (k=j=0;k<=100;k++)
{
i=j;
for (p=Bucket[k];p;p=p->next)
B[++j]=p->value; //把桶中每個元素取出，排序並加入B
delete Bucket[k];
qsort(B+i+1,j-i,sizeof(B[0]),cmp);
}
}
int main()
{
int *A,*B,N=100,K=10000,i;
A=new int[N+1];
B=new int[N+1];
for (i=1;i<=N;i++)
A[i]=rand()%K+1; //生成1..K的隨機數
BucketSort(A,B,N,K);
for (i=1;i<=N;i++)
printf("%d ",B[i]);
return 0;
}
[基數排序]
下面說到我們的重頭戲，基數排序(Radix Sort)。上述的基數排序和桶排序都只是在研究一個關鍵字的排序，現在我們來討論有多個關鍵字的排序問題。
假設我們有一些二元組(a,b)，要對它們進行以a爲首要關鍵字，b的次要關鍵字的排序。我們可以先把它們先按照首要關鍵字排序，分成首要關鍵字相同的若干堆。然後，在按照次要關鍵值分別對每一堆進行單獨排序。最後再把這些堆串連到一起，使首要關鍵字較小的一堆排在上面。按這種方式的基數排序稱爲MSD(Most Significant Dight)排序。
第二種方式是從最低有效關鍵字開始排序，稱爲LSD(Least Significant Dight)排序。首先對所有的數據按照次要關鍵字排序，然後對所有的數據按照首要關鍵字排序。要注意的是，使用的排序算法必須是穩定的，否則就會取消前一次排序的結果。由於不需要分堆對每堆單獨排序，LSD方法往往比MSD簡單而開銷小。下文介紹的方法全部是基於LSD的。
通常，基數排序要用到計數排序或者桶排序。使用計數排序時，需要的是Order數組。使用桶排序時，可以用鏈表的方法直接求出排序後的順序。下面是一段用桶排序對二元組基數排序的程序：
/*
* Problem: Radix Sort
* Author: Guo Jiabao
* Time: 2009.3.29 16:50
* State: Solved
* Memo: 基數排序 結構數組
*/
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
#include <cstring>
using namespace std;
struct data
{
int key[2];
};
struct linklist
{
linklist *next;
data value;
linklist(data v,linklist *n):value(v),next(n){}
~linklist() {if (next) delete next;}
};
void BucketSort(data *A,int N,int K,int y)
{
linklist *Bucket[101],*p;//建立桶
int i,j,k,M;
M=K/100+1;
memset(Bucket,0,sizeof(Bucket));
for (i=1;i<=N;i++)
{
k=A[i].key[y]/M; //把A中的每個元素按照的範圍值放入對應桶中
Bucket[k]=new linklist(A[i],Bucket[k]);
}
for (k=j=0;k<=100;k++)
{
for (p=Bucket[k];p;p=p->next) j++;
for (p=Bucket[k],i=1;p;p=p->next,i++)
A[j-i+1]=p->value; //把桶中每個元素取出
delete Bucket[k];
}
}
void RadixSort(data *A,int N,int K)
{
for (int j=1;j>=0;j--) //從低優先到高優先 LSD
BucketSort(A,N,K,j);
}
int main()
{
int N=100,K=1000,i;
data *A=new data[N+1];
for (i=1;i<=N;i++)
{
A[i].key[0]=rand()%K+1;
A[i].key[1]=rand()%K+1;
}
RadixSort(A,N,K);
for (i=1;i<=N;i++)
printf("(%d,%d) ",A[i].key[0],A[i].key[1]);
printf("\n");
return 0;
}
基數排序是一種用在老式穿卡機上的算法。一張卡片有80列，每列可在12個位置中的任一處穿孔。排序器可被機械地"程序化"以檢查每一迭卡片中的某一列，再根據穿孔的位置將它們分放12個盒子裏。這樣，操作員就可逐個地把它們收集起來。其中第一個位置穿孔的放在最上面，第二個位置穿孔的其次，等等。
對於一個位數有限的十進制數，我們可以把它看作一個多元組，從高位到低位關鍵字重要程度依次遞減。可以使用基數排序對一些位數有限的十進制數排序。
[三種線性排序算法的比較]
從整體上來說，計數排序，桶排序都是非基於比較的排序算法，而其時間複雜度依賴於數據的範圍，桶排序還依賴於空間的開銷和數據的分佈。而基數排序是一種對多元組排序的有效方法，具體實現要用到計數排序或桶排序。
相對於快速排序、堆排序等基於比較的排序算法，計數排序、桶排序和基數排序限制較多，不如快速排序、堆排序等算法靈活性好。但反過來講，這三種線性排序算法之所以能夠達到線性時間，是因爲充分利用了待排序數據的特性，如果生硬得使用快速排序、堆排序等算法，就相當於浪費了這些特性，因而達不到更高的效率。
在實際應用中，基數排序可以用於後綴數組的倍增算法，使時間複雜度從O(N*logN*logN)降到O(N*logN)。線性排序算法使用最重要的是，充分利用數據特殊的性質，以達到最佳效果。
BYVoid 原創講解，轉載請註明。
上次修改時間 2017-05-22