简介
桶排序 (Bucket Sort),也叫箱排序,其主要思想是:将待排序集合中处于同一个值域的元素存入同一个桶中,也就是根据元素值特性将集合拆分为多个区域,则拆分后形成的多个桶,从值域上看是处于有序状态的。对每个桶中元素进行排序,则所有桶中元素构成的集合是已排序的。
桶排序是计数排序的扩展版本,计数排序可以看成每个桶只存储相同元素,而桶排序每个桶存储一定范围的元素。桶排序需要尽量保证元素分散均匀,否则当所有数据集中在同一个桶中时,桶排序失效。
算法实现步骤
- 根据待排序集合中最大元素和最小元素的差值范围和映射规则,确定申请的桶个数;
- 遍历排序序列,将每个元素放到对应的桶里去;
- 对不是空的桶进行排序;
- 按顺序访问桶,将桶中的元素依次放回到原序列中对应的位置,完成排序。
Python 代码实现
# bucket_sort 代码实现
from typing import List
def bucket_sort(arr:List[int]):
"""桶排序"""
min_num = min(arr)
max_num = max(arr)
# 桶的大小
bucket_range = (max_num-min_num) / len(arr)
# 桶数组
count_list = [[] for i in range(len(arr) + 1)]
# 向桶数组填数
for i in arr:
count_list[int((i-min_num)//bucket_range)].append(i)
arr.clear()
# 回填,这里桶内部排序直接调用了 sorted
for i in count_list:
for j in sorted(i):
arr.append(j)
# 测试数据
if __name__ == '__main__':
import random
random.seed(54)
arr = [random.randint(0,100) for _ in range(10)]
print("原始数据:", arr)
bucket_sort(arr)
print("桶排序结果:", arr)
# 输出结果
原始数据:[17, 56, 71, 38, 61, 62, 48, 28, 57, 42]
桶排序结果:[17, 28, 38, 42, 48, 56, 57, 61, 62, 71]
动画演示
算法分析
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时间复杂度
最好情况:输入序列是排好序的,插入排序的时间复杂度在 $O(n)$,即最好情况下时间复杂度为 $O(n)$。
最坏情况:对于待排序序列大小为 $n$,共分为 $k$ 个桶,需进行 $n$ 次循环,将每个元素装入对应的桶中;$k$ 次循环,对每个桶中的数据进行排序 (平均每个桶有 $n/k$ 个元素)。
若采用快速排序算法进行排序,单次排序的平均时间复杂度为 $O(nlog_2n)$,最坏时间复杂度为 $O(n^2)$。而桶排序的过程是以链表形式插入的,所以整个桶排序的时间复杂度为:
$$
平均时间复杂度:O\left(n \right) +O\left(k\times \left( \frac{n}{k}\log _2\left(\frac{n}{k} \right) \right) \right) =O\left(n\times \left( \log _2\left( \frac{n}{k} \right) +1 \right) \right)\\
最坏时间复杂度:O\left(n \right) +O\left(k\times \left( \frac{n}{k} \right) ^2 \right) =O\left(n+\frac{n^2}{k} \right)
$$当 $n=k$ 时,时间复杂度最低为 $O(n)$;当 $k=1$ 时,时间复杂度最高为 $O(n+n^2)$。
所以最坏时间复杂度为:$O(n^2)$。
平均情况:平均时间复杂度为 $O(n)$。
- 空间复杂度
桶排序过程中需要创建 $k$ 个桶的额外空间,以及 $n$ 个元素的额外空间,所以桶排序的空间复杂度为 $O(n+k)$。
- 稳定性
桶排序的稳定性取决于桶内排序使用的算法,如果是队列,可以保证相同的元素取出和放回的相对位置不变,即排序是稳定的,而如果用栈来实现,则排序一定是不稳定的。由于桶排序可以做到稳定,所以桶排序是稳定的排序算法。
-
综合评价
时间复杂度 (平均) 时间复杂度 (最好) 时间复杂度 (最坏) 空间复杂度 排序方式 稳定性 $O(n)$ $O(n)$ $O(n^2)$ $O(n+k)$ out-place 稳定
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