C语言中，不知算法系列之计数排序算法的计数之巧，究竟有何独到之处？
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本文共计3107个文字，预计阅读时间需要13分钟。
1. 前言+计数排序是一种简单的排序算法，其基本思想是利用数组索引的有序性进行排序。例如，对如下原始数组中的数据进行排序：int nums[5]={9, 1, 7, 6, 8}；使用计数排序的基本思想对数据进行排序。
1. 前言
计数排序是较简单的排序算法，其基本思想是利用数组索引号有序的原理。
如对如下的原始数组中的数据(元素)排序：
//原始数组
int nums[5]={9,1,7,6,8};
使用计数排序的基本思路如下：
- 创建一个
排序数组。数组的大小由原始数组的最大值决定，如原始数组的最大值为9，则排序数组的长度为9+1。为什么排序数组的长度需要如此设置，后文将做解释。
int sortNums[10]={0}; //初始化值为 0
-
读取原始数组中的
数据，以此数据作为排序数组的索引号，此数据出现的次数为排序数组的值。这也解释了为什么排序数组的长度必须是原始数组中最大值加
1。因为排序数组必须能为原始数组中的最大值提供索引号。
- 然后输出
排序数组中的值不为0的索引号。
编码实现：
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
//原数组
int nums[5]= {9,1,7,6,8};
//排序数组
int sort[10]= {0};
//转存
for(int i=0; i<5; i++) {
sort[nums[i]]++;
}
//输出排序数组
for(int i=0; i<10; i++) {
if(sort[i]!=0)
cout<<i<<"\t";
}
return 0;
}
输出结果：
通过上文简述可知：
- 计数排序的时间复杂度为
O(n)，时间复杂度还算可观。 - 但是空间复杂度也是
O(n)。相比较如冒泡、选择……排序算法，计数排序算法是以空间换取时间。
2. 两个问题
2.1 排序数组的长度
计数排序利用数组索引号的有序而对数据排序，所以，需要把原无序数组中的数据映射到排序数组的索引号上。于是，对排序数组的长度就会有一个最小值的约束，至少等于无序数组中的最大值加一。
如下面的无序数组：
int num[]={500,420,550};
为了保证无序数组中的数据能映射到对应的索引号，则排序数组长度至少应该为 551。
int sort[551]={0};
而实际需要映射的数据只有 3 个，会导致排序数组空间浪费巨大，这也是计数排序缺点所在。
如下图所示：
如何解决此问题？
可以在创建排序数组时：
-
找到原始无序数组中的最大值
（max）和最小值（min）。如上文无序数组的最大值为550，最小值为420。 -
指定排序数组的长度为：
max-min+1，即排序数组的长度为：131。int sort[131]={0}; //初始值为0 -
无序数组到排序数组的映射规则：
排序数组中的索引号=无序数组中的数据-最小值。反之在遍历排序数组时：
无序数组中的数据=排序数组中的索引号+最小值。
编码实现：
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
//原数组
int nums[3]= {500,420,550};
//硬代码求长度
int len=550-420+1;
//排序数组
int sort[len]= {0};
//转存
for(int i=0; i<3; i++) {
sort[nums[i]-420 ]++;
}
//输出排序数组
for(int i=0; i<len; i++) {
if(sort[i]!=0)
cout<<(i+420)<<"\t";
}
return 0;
}
输出结果：
2.2 重复问题
如果无序数组中有重复数据，根据计数排序算法的映射原理，显然，相同数据会映射到排序数组的同一个位置。排序数组通过计数器方案对相同数据进行计数。这也是计数排序算法名称的由来。
如下图所示：无序数组中的 2 个 1和 2个9映射到了排序数组的同一个位置，排序数组的值记录了重复数据的多少。
编码实现：
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
//原数组
int nums[5]= {9,1,7,1,9};
//排序数组
int sort[10]= {0};
//转存
for(int i=0; i<5; i++) {
sort[nums[i] ]++;
}
//输出排序数组
for(int i=0; i<10; ) {
if(sort[i]!=0) {
cout<<i<<"\t";
sort[i]--;
}else{
i++;
}
}
return 0;
}
输出结果：
此处只能对重复的数据计数，但无法得知重复数据的原始顺序。故，理论而言，计数排序算法是不稳定的。
有没有方案能输出时保留重复数据的原始先后顺序？
答案是：改造排序数组中的值，数组中的映射位置不再存储此索引号对应数据的个数，而是存储此索引号之前所有数据的个数。
然后逆向遍历原始无序数组。用其值做为排序数组的索引号，找出存储在排序数组中的值然后减一，便知道此数据应该排在有序位置的第几位。
为什么要逆向遍历？
原因很简单，在映射时，是正向遍历，则无序数组中的第 1 个 9一定是先映射到排序数组的索引号为 9的位置，最后的一个 9是后映射到排序数组索引号为 9的位置。拿出来时，应该要遵循先进后出原则。
编码实现：
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
//原数组
int nums[5]= {9,1,7,1,9};
//排序数组
int sort[10]= {0};
//映射
for(int i=0; i<5; i++) {
sort[nums[i] ]++;
}
//转值，排序数组中存储此索引号及之前已经映射的数据个数
for(int i=1; i<10; i++) {
sort[i]+=sort[i-1];
}
//结果数组
int res[5]= {0};
//逆向遍历原无序数组
for(int i=4; i>=0; i-- ) {
//无序数组中的数据作为排序数组的索引号，其值减一，即为 nums[i]的正确位置
res[--sort[nums[i]]]=nums[i];
}
//输出结果
for(int i=0;i<5;i++){
cout<<res[i]<<"\t";
}
return 0;
}
输出结果：
3. 完整的代码及应用
3.1 完整代码
上文对计数排序的实现流程做了分步讲解，综合基本思想以及其问题解决方案。下面是完整的代码。
#include <iostream>
using namespace std;
/*
*查找数组中的最大值、最小值
*/
pair<int,int> getMaxAndMin(int nums[],int size) {
int mixn=nums[0];
int maxn=nums[0];
for(int i=1; i<size; i++) {
if(nums[i]>maxn)
maxn=nums[i];
if(nums[i]<mixn)
mixn=nums[i];
}
pair<int,int> p(mixn,maxn);
return p;
}
/*
*计数排序
*/
void jsSort(int nums[],int size,int res[]) {
pair<int,int> p=getMaxAndMin(nums,size);
int mx=p.second;
int mi=p.first;
int sortLen=mx-mi+1;
//排序数组
int sort[ sortLen ]= {0};
//映射且计数
for(int i=0; i<size; i++) {
sort[nums[i]-mi]++;
}
//计总数
for(int i=1; i<sortLen; i++) {
sort[i]+=sort[i-1];
}
//逆向遍历原数组
int idx=0;
for(int i=size-1; i>=0; i--) {
//有序位置
idx= --sort[nums[i]-mi];
res[idx]=nums[i];
}
}
int main(int argc, char** argv) {
int nums[5]= {9,1,7,1,9};
int size=sizeof(nums)/4;
//结果数组
int res[size]= {0};
jsSort(nums,size,res);
for(int i=0; i<5; i++) {
cout<<res[i]<<"\t";
}
return 0;
}
3.2 应用
2019-10-19的CSP-J试卷中有一道与计数排序算法有关的程序题。
题目描述：
(计数排序)计数排序是一个广泛使用的排序方法。下面的程序使用双关键字计数排序，将n对10000以内的整数，从小到大排序。
例如有三对整数(3,4)、(2,4)、(3.3)，那么排序之后应该是(2,4)、(3,3)、(3,4)。
输入第一行为n，接下来n行，第i行有两个数a[i]和b[i]，分别表示第 i对整数的第一关键字和第二关键字。从小到大排序后输出。
数据范围1≤n≤10^7，1≤a[i],b[i]≤10^4。
提示：应先对第二关键字排序，再对第一关键字排序。数组ord[]存储第二关键字排序的结果，数组res[]存储双关键字排序的结果。
试补全程序：
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
const int maxn=10000000;
const int maxs=10000;
int n;
unsigned a[maxn],b[maxn],res[maxn],ord[maxn];
unsigned cnt[maxs+1];
int main() {
scanf("%d",&n);
for(int i=0; i<n; ++i) {
scanf("%d%d",&a[i],&b[i]);
}
memset(cnt,0,sizeof(cnt));
for(int i=0; i<n; ++i)
1 ; //使用 cnt 数据计数
for(int i=0; i<maxs; ++i)
cnt[i+1]+=cnt[i];
for(int i=0; i<n; ++i)
2 ;
memset(cnt,0,sizeof(cnt));
for(int i=0; i<n; i++)
3 ;
for(int i=0; i<maxs; ++i)
cnt[i+1]+=cnt[i];
for(int i=n-1; i>=0; --i)
4 ;
for(int i=0; i<n; ++i)
printf("%d %d\n", 5 );
return 0;
}
- ①处应填(
B)
A、 ++cnt[i]
B、 ++cnt[b[i]]
C、 ++cnt[a[i] * maxs + b[i]]
D、++cnt[a[i]]
2） ②处应填（ D ）
A、ord[--cnt[a[i]]] = i
B、ord[--cnt[b[i]]] = a[i]
C、 ord[--cnt[a[i]]] = b[i]
D、 ord[--cnt[b[i]]] = i
3） ③处应填（ C ）
A. ++cnt[b[i]]
B. ``++cnt[a[i] * maxs + b[i]]`
C. ++cnt[a[i]]
D. ++cnt [i]
4） ④处应填（ A ）
A、 res[--cnt[a[ord[i]]]] = ord[i]
B、 res[--cnt[b[ord[i]]]] = ord[i]
C、 res[--cnt[b[i]]] = ord[i]
D、 res[--cnt[a[i]]] = ord[i]
5） ⑤处应填（ B ）
A、 a[i], b[i]
B、 a[res[i]], b[res[i]]
C、 a[ord[res[i]]] , b[ord[res[i]]]
D、 a[res[ord[i]]] , b[res[ord[i]]]
4. 总结
计数排序、桶排序以及基数排序是类似的排序算法。相比较计数排序时数组纵向长度的不可控，基数排序使用二维数组对数据排序，且把数组的大小限定在的 10X10之间，空间大小可控的。但是，从时间复杂度上讲，计数排序更胜一筹。
本文共计3107个文字，预计阅读时间需要13分钟。
1. 前言+计数排序是一种简单的排序算法，其基本思想是利用数组索引的有序性进行排序。例如，对如下原始数组中的数据进行排序：int nums[5]={9, 1, 7, 6, 8}；使用计数排序的基本思想对数据进行排序。
1. 前言
计数排序是较简单的排序算法，其基本思想是利用数组索引号有序的原理。
如对如下的原始数组中的数据(元素)排序：
//原始数组
int nums[5]={9,1,7,6,8};
使用计数排序的基本思路如下：
- 创建一个
排序数组。数组的大小由原始数组的最大值决定，如原始数组的最大值为9，则排序数组的长度为9+1。为什么排序数组的长度需要如此设置，后文将做解释。
int sortNums[10]={0}; //初始化值为 0
-
读取原始数组中的
数据，以此数据作为排序数组的索引号，此数据出现的次数为排序数组的值。这也解释了为什么排序数组的长度必须是原始数组中最大值加
1。因为排序数组必须能为原始数组中的最大值提供索引号。
- 然后输出
排序数组中的值不为0的索引号。
编码实现：
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
//原数组
int nums[5]= {9,1,7,6,8};
//排序数组
int sort[10]= {0};
//转存
for(int i=0; i<5; i++) {
sort[nums[i]]++;
}
//输出排序数组
for(int i=0; i<10; i++) {
if(sort[i]!=0)
cout<<i<<"\t";
}
return 0;
}
输出结果：
通过上文简述可知：
- 计数排序的时间复杂度为
O(n)，时间复杂度还算可观。 - 但是空间复杂度也是
O(n)。相比较如冒泡、选择……排序算法，计数排序算法是以空间换取时间。
2. 两个问题
2.1 排序数组的长度
计数排序利用数组索引号的有序而对数据排序，所以，需要把原无序数组中的数据映射到排序数组的索引号上。于是，对排序数组的长度就会有一个最小值的约束，至少等于无序数组中的最大值加一。
如下面的无序数组：
int num[]={500,420,550};
为了保证无序数组中的数据能映射到对应的索引号，则排序数组长度至少应该为 551。
int sort[551]={0};
而实际需要映射的数据只有 3 个，会导致排序数组空间浪费巨大，这也是计数排序缺点所在。
如下图所示：
如何解决此问题？
可以在创建排序数组时：
-
找到原始无序数组中的最大值
（max）和最小值（min）。如上文无序数组的最大值为550，最小值为420。 -
指定排序数组的长度为：
max-min+1，即排序数组的长度为：131。int sort[131]={0}; //初始值为0 -
无序数组到排序数组的映射规则：
排序数组中的索引号=无序数组中的数据-最小值。反之在遍历排序数组时：
无序数组中的数据=排序数组中的索引号+最小值。
编码实现：
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
//原数组
int nums[3]= {500,420,550};
//硬代码求长度
int len=550-420+1;
//排序数组
int sort[len]= {0};
//转存
for(int i=0; i<3; i++) {
sort[nums[i]-420 ]++;
}
//输出排序数组
for(int i=0; i<len; i++) {
if(sort[i]!=0)
cout<<(i+420)<<"\t";
}
return 0;
}
输出结果：
2.2 重复问题
如果无序数组中有重复数据，根据计数排序算法的映射原理，显然，相同数据会映射到排序数组的同一个位置。排序数组通过计数器方案对相同数据进行计数。这也是计数排序算法名称的由来。
如下图所示：无序数组中的 2 个 1和 2个9映射到了排序数组的同一个位置，排序数组的值记录了重复数据的多少。
编码实现：
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
//原数组
int nums[5]= {9,1,7,1,9};
//排序数组
int sort[10]= {0};
//转存
for(int i=0; i<5; i++) {
sort[nums[i] ]++;
}
//输出排序数组
for(int i=0; i<10; ) {
if(sort[i]!=0) {
cout<<i<<"\t";
sort[i]--;
}else{
i++;
}
}
return 0;
}
输出结果：
此处只能对重复的数据计数，但无法得知重复数据的原始顺序。故，理论而言，计数排序算法是不稳定的。
有没有方案能输出时保留重复数据的原始先后顺序？
答案是：改造排序数组中的值，数组中的映射位置不再存储此索引号对应数据的个数，而是存储此索引号之前所有数据的个数。
然后逆向遍历原始无序数组。用其值做为排序数组的索引号，找出存储在排序数组中的值然后减一，便知道此数据应该排在有序位置的第几位。
为什么要逆向遍历？
原因很简单，在映射时，是正向遍历，则无序数组中的第 1 个 9一定是先映射到排序数组的索引号为 9的位置，最后的一个 9是后映射到排序数组索引号为 9的位置。拿出来时，应该要遵循先进后出原则。
编码实现：
#include <iostream>
using namespace std;
int main(int argc, char** argv) {
//原数组
int nums[5]= {9,1,7,1,9};
//排序数组
int sort[10]= {0};
//映射
for(int i=0; i<5; i++) {
sort[nums[i] ]++;
}
//转值，排序数组中存储此索引号及之前已经映射的数据个数
for(int i=1; i<10; i++) {
sort[i]+=sort[i-1];
}
//结果数组
int res[5]= {0};
//逆向遍历原无序数组
for(int i=4; i>=0; i-- ) {
//无序数组中的数据作为排序数组的索引号，其值减一，即为 nums[i]的正确位置
res[--sort[nums[i]]]=nums[i];
}
//输出结果
for(int i=0;i<5;i++){
cout<<res[i]<<"\t";
}
return 0;
}
输出结果：
3. 完整的代码及应用
3.1 完整代码
上文对计数排序的实现流程做了分步讲解，综合基本思想以及其问题解决方案。下面是完整的代码。
#include <iostream>
using namespace std;
/*
*查找数组中的最大值、最小值
*/
pair<int,int> getMaxAndMin(int nums[],int size) {
int mixn=nums[0];
int maxn=nums[0];
for(int i=1; i<size; i++) {
if(nums[i]>maxn)
maxn=nums[i];
if(nums[i]<mixn)
mixn=nums[i];
}
pair<int,int> p(mixn,maxn);
return p;
}
/*
*计数排序
*/
void jsSort(int nums[],int size,int res[]) {
pair<int,int> p=getMaxAndMin(nums,size);
int mx=p.second;
int mi=p.first;
int sortLen=mx-mi+1;
//排序数组
int sort[ sortLen ]= {0};
//映射且计数
for(int i=0; i<size; i++) {
sort[nums[i]-mi]++;
}
//计总数
for(int i=1; i<sortLen; i++) {
sort[i]+=sort[i-1];
}
//逆向遍历原数组
int idx=0;
for(int i=size-1; i>=0; i--) {
//有序位置
idx= --sort[nums[i]-mi];
res[idx]=nums[i];
}
}
int main(int argc, char** argv) {
int nums[5]= {9,1,7,1,9};
int size=sizeof(nums)/4;
//结果数组
int res[size]= {0};
jsSort(nums,size,res);
for(int i=0; i<5; i++) {
cout<<res[i]<<"\t";
}
return 0;
}
3.2 应用
2019-10-19的CSP-J试卷中有一道与计数排序算法有关的程序题。
题目描述：
(计数排序)计数排序是一个广泛使用的排序方法。下面的程序使用双关键字计数排序，将n对10000以内的整数，从小到大排序。
例如有三对整数(3,4)、(2,4)、(3.3)，那么排序之后应该是(2,4)、(3,3)、(3,4)。
输入第一行为n，接下来n行，第i行有两个数a[i]和b[i]，分别表示第 i对整数的第一关键字和第二关键字。从小到大排序后输出。
数据范围1≤n≤10^7，1≤a[i],b[i]≤10^4。
提示：应先对第二关键字排序，再对第一关键字排序。数组ord[]存储第二关键字排序的结果，数组res[]存储双关键字排序的结果。
试补全程序：
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;
const int maxn=10000000;
const int maxs=10000;
int n;
unsigned a[maxn],b[maxn],res[maxn],ord[maxn];
unsigned cnt[maxs+1];
int main() {
scanf("%d",&n);
for(int i=0; i<n; ++i) {
scanf("%d%d",&a[i],&b[i]);
}
memset(cnt,0,sizeof(cnt));
for(int i=0; i<n; ++i)
1 ; //使用 cnt 数据计数
for(int i=0; i<maxs; ++i)
cnt[i+1]+=cnt[i];
for(int i=0; i<n; ++i)
2 ;
memset(cnt,0,sizeof(cnt));
for(int i=0; i<n; i++)
3 ;
for(int i=0; i<maxs; ++i)
cnt[i+1]+=cnt[i];
for(int i=n-1; i>=0; --i)
4 ;
for(int i=0; i<n; ++i)
printf("%d %d\n", 5 );
return 0;
}
- ①处应填(
B)
A、 ++cnt[i]
B、 ++cnt[b[i]]
C、 ++cnt[a[i] * maxs + b[i]]
D、++cnt[a[i]]
2） ②处应填（ D ）
A、ord[--cnt[a[i]]] = i
B、ord[--cnt[b[i]]] = a[i]
C、 ord[--cnt[a[i]]] = b[i]
D、 ord[--cnt[b[i]]] = i
3） ③处应填（ C ）
A. ++cnt[b[i]]
B. ``++cnt[a[i] * maxs + b[i]]`
C. ++cnt[a[i]]
D. ++cnt [i]
4） ④处应填（ A ）
A、 res[--cnt[a[ord[i]]]] = ord[i]
B、 res[--cnt[b[ord[i]]]] = ord[i]
C、 res[--cnt[b[i]]] = ord[i]
D、 res[--cnt[a[i]]] = ord[i]
5） ⑤处应填（ B ）
A、 a[i], b[i]
B、 a[res[i]], b[res[i]]
C、 a[ord[res[i]]] , b[ord[res[i]]]
D、 a[res[ord[i]]] , b[res[ord[i]]]
4. 总结
计数排序、桶排序以及基数排序是类似的排序算法。相比较计数排序时数组纵向长度的不可控，基数排序使用二维数组对数据排序，且把数组的大小限定在的 10X10之间，空间大小可控的。但是，从时间复杂度上讲，计数排序更胜一筹。