数据结构----桶排序

桶排序的基本思想


假设有一组长度为N的待排关键字序列K[1....n]。首先将这个序列划分成M个的子区间(桶) 。然后基于某种映
射函数,将待排序列的关键字k映射到第i个桶中(即桶数组B的下标 i) ,那么该关键字k就作为B[i]中的元素(每个
桶B[i]都是一组大小为N/M的序列)。接着对每个桶B[i]中的所有元素进行比较排序(可以使用快排)。然后依次枚举输
出B[0]....B[M]中的全部内容即是一个有序序列。

桶排序代价分析
桶排序利用函数的映射关系,减少了几乎所有的比较工作。实际上,桶排序的f(k)值的计算,其作用就相当于快排
中划分,已经把大量数据分割成了基本有序的数据块(桶)。然后只需要对桶中的少量数据做先进的比较排序即可。
对N个关键字进行桶排序的时间复杂度分为两个部分:
(1) 循环计算每个关键字的桶映射函数,这个时间复杂度是O(N)。

(2) 利用先进的比较排序算法对每个桶内的所有数据进行排序,其时间复杂度为 Σ O(Ni*logNi) 。其中Ni 为第i个
桶的数据量。


很显然,第(2)部分是桶排序性能好坏的决定因素。尽量减少桶内数据的数量是提高效率的唯一办法(因为基于比较
排序的最好平均时间复杂度只能达到O(N*logN)了)。因此,我们需要尽量做到下面两点:
(1) 映射函数f(k)能够将N个数据平均的分配到M个桶中,这样每个桶就有[N/M]个数据量。
(2) 尽量的增大桶的数量。极限情况下每个桶只能得到一个数据,这样就完全避开了桶内数据的“比较”排序操作。
当然,做到这一点很不容易,数据量巨大的情况下,f(k)函数会使得桶集合的数量巨大,空间浪费严重。这就是一
个时间代价和空间代价的权衡问题了。


对于N个待排数据,M个桶,平均每个桶[N/M]个数据的桶排序平均时间复杂度为:
O(N)+O(M*(N/M)*log(N/M))=O(N+N*(logN-logM))=O(N+N*logN-N*logM)
当N=M时,即极限情况下每个桶只有一个数据时。桶排序的最好效率能够达到O(N)。


总结: 桶排序的平均时间复杂度为线性的O(N+C),其中C=N*(logN-logM)。如果相对于同样的N,桶数量M越
大,其效率越高,最好的时间复杂度达到O(N)。当然桶排序的空间复杂度 为O(N+M),如果输入数据非常庞大,
而桶的数量也非常多,则空间代价无疑是昂贵的。此外,桶排序是稳定的。
其实我个人还有一个感受:在查找算法中,基于比较的查找算法最好的时间复杂度也是O(logN)。比如折半查找、
平衡二叉树、红黑树等。但是Hash表却有O(C)线性级别的查找效率(不冲突情况下查找效率达到O(1))。大家好好
体会一下:Hash表的思想和桶排序是不是有异曲同工之妙呢?

桶排序在海量数据中的应用


一年的全国高考考生人数为500 万,分数使用标准分,最低100 ,最高900 ,没有小数,你把这500 万元素的数组
排个序。
分析:对500W数据排序,如果基于比较的先进排序,平均比较次数为O(5000000*log5000000)≈1.112亿。但是我
们发现,这些数据都有特殊的条件: 100=<score<=900。那么我们就可以考虑桶排序这样一个“投机取巧”的办
法、让其在毫秒级别就完成500万排序。
方法:创建801(900-100)个桶。将每个考生的分数丢进f(score)=score-100的桶中。这个过程从头到尾遍历一遍数
据只需要500W次。然后根据桶号大小依次将桶中数值输出,即可以得到一个有序的序列。而且可以很容易的得
到100分有***人,501分有***人。
实际上,桶排序对数据的条件有特殊要求,如果上面的分数不是从100-900,而是从0-2亿,那么分配2亿个桶显然
是不可能的。所以桶排序有其局限性,适合元素值集合并不大的情况。

算法实现:

  1 /*========================================================*
  2  *
  3  *                 数据结构 ---- 桶排序
  4  *
  5  *                  樊列龙 2013/6/25
  6  *
  7 *========================================================*/
  8 
  9 #include <iostream>
 10 #include <string>
 11 
 12 using namespace std;
 13 
 14 typedef struct Barrel
 15 {
 16     int node[10];
 17     int count; // the num of node
 18 
 19     Barrel():count(0){}
 20 }Barrel, *pBarrel;
 21 
 22 void print(int a[], int size)
 23 {
 24     cout << "------------print----------------" << endl;
 25     for(int i = 0; i < size; i++)
 26     {
 27         cout << a[i] << " ";
 28     }
 29     cout << "
---------------------------------" << endl << endl << endl;
 30 }
 31 
 32 void bubble_sort(int a[], int size)
 33 {
 34     for(int i = 0; i < size-1; i++)
 35     {
 36         for (int j = i+1; j < size; j++)
 37         {
 38             if(a[j] < a[i])
 39             {
 40                 int t = a[i];
 41                 a[i] = a[j];
 42                 a[j] = t;
 43             }
 44         }
 45     }
 46 }
 47 
 48 
 49 void bucket_sort(int data[], int size)
 50 {
 51     int max, min;
 52 
 53     max = min = data[0];
 54     
 55     // find the max and the min of the array
 56     for(int i = 1; i < size; i++)
 57     {
 58         if(data[i] > max)
 59         {
 60             max = data[i];
 61         }
 62         else if(data[i] < min)
 63         {
 64             min = data[i];
 65         }
 66     }
 67     
 68     // calculate the num of barrels
 69     int barrels = (max - min + 1)/10 + 1;
 70     cout << "barrals = " << barrels << endl;
 71     // allocate space for barrel
 72     pBarrel barr = new Barrel[barrels]; 
 73 
 74     // put data[i] into barrel which it belong to
 75     for(int i = 0; i < size; i++)
 76     {
 77         // calculate the index of data[i] in barrel
 78         int k = (data[i] - min) / 10;
 79         
 80         barr[k].node[ barr[k].count++ ] = data[i];
 81     }
 82 
 83     // sort node in every barrel
 84     for(int i = 0; i < barrels; i++)
 85     {
 86         bubble_sort(barr[i].node, barr[i].count);
 87         print(barr[i].node, barr[i].count);
 88     }
 89     
 90     int pos = 0;
 91     for(int i = 0; i < barrels; i++)
 92     {
 93         for(int j = 0; j < barr[i].count; j++)
 94         {
 95             data[pos++] = barr[i].node[j];
 96         }
 97     }
 98 
 99 
100 }
101 
102 
103 
104 int main()
105 {
106     int test[]={9,1,-5,9,8,4,88,37,5,3,21,0,20,99,4};
107     print(test,9);
108     int size = sizeof(test)/sizeof(int);
109 
110     bucket_sort(test, size);
111 
112     print(test,size);
113 
114     return 0;
115 }

执行结果:

------------print----------------
9 1 -5 9 8 4 88 37 5
---------------------------------


barrals = 11
------------print----------------
-5 0 1 3 4 4
---------------------------------


------------print----------------
5 8 9 9
---------------------------------


------------print----------------
20 21
---------------------------------


------------print----------------

---------------------------------


------------print----------------
37
---------------------------------


------------print----------------

---------------------------------


------------print----------------

---------------------------------


------------print----------------

---------------------------------


------------print----------------

---------------------------------


------------print----------------
88
---------------------------------


------------print----------------
99
---------------------------------


------------print----------------
-5 0 1 3 4 4 5 8 9 9 20 21 37 88 99
---------------------------------
View Code
原文地址:https://www.cnblogs.com/CocoonFan/p/3154613.html