计数排序

想象下面这种情况：

一个班有k个人，需要排成一条纵队，地面上已经用粉笔按从小到大的顺序标明了1到k个号码，要求按身高从低到高排列，也就是说，最高的站在标号为k的位置，最矮的站在标号为1的位置。

那么对于每个人，如何知道自己的位置呢？

假如每个人都知道所有人的身高，那么他只需要数一数比自己矮的有多少个，比如10个，那么他就可以很自觉地站到标号为11的位置了。

注意：如果有身高相等的情况，我们需要改变下策略：每个人数一数比自己矮的以及和自己身高一样的人数（包括自己），假如有2个人身高相等，一开始他们得到的计数为8，于是一个人开始站到标号为8的位置，那么另一个人应该站到标号为7的位置（也就是说他的计数值应该减1）。

当每个人都站好之后，整个队就按身高从低到高排好序了。

计数排序假设n个输入元素都是0到k之间的整数，基本思想是对每个元素x，确定出小于x的元素个数，之后便可以将x直接放到合适的位置。（需注意元素相等的情况）

为完成计数排序，我们需要三个数组：输入数组a[0…n-1]，排序结果数组b[0…n-1]，计数数组c[0…k]。

算法步骤如下：

初始化c[0…k]为0；
对于每个元素a[i]， c[ a[i] ]++，此时c记录a中各个元素出现的次数，比如{1, 1, 3}中，c[1] = 2, c[2] = 0, c[3] = 1；
对于i=1 to k， c[i] = c[i] + c[i-1]，此时c记录小于等于i的元素的个数，c[1] = 2, c[2] = 2, c[3] = 3；
按照计数结果存放元素到b中：对i = n-1 to 0，b[ c[ a[i] ] ] = a[i], c[ a[i] ]–；

第四步有点绕，我们一步步看： a[i]表示第i个待排元素， c[ a[i] ]表示小于等于第i个待排元素的元素个数，也就是说，第i个待排元素应该放置的位置。之后c[ a[i] ]–，因为a[i]已经放到正确的位置上了，这一个语句使得下一个值等于a[i]的待排元素放置到a[i]的前一个位置，这就解决了相等元素的问题。（同时注意到i是逆序的，它保证了计数排序的稳定性，假如是正序的，以{1，1，3}为例，那么第一个1将放置到第二个1后面，不稳定）

代码实现：

void countingSort(int a[], int b[], int size, int k)
{
    if (NULL == a || size <= 0)
        return ;
    int *c = new int[k+1];
    if (NULL == c)
    {
        cerr << "new error" << endl;
        return ;
    }
    memset(c, sizeof(c), 0);
    for (int i = 0; i < size; ++i)
        ++c[ a[i] ];
    for (int i = 1; i <= k; ++i)
        c[i] += c[i-1];
    for (int i = size-1; i >=0; --i)
        b[ c[ a[i] ]-- ] = a[i];
}

计数排序花费的总的时间为O(k+n)，当k = O(n)时，运行时间为O(n)。

可以看到，计数排序的效率是很高的，但是其局限性也高：排序的元素必须是【正整数】，且由于需要辅助数组c[0…k]，所以元素的范围不能太大。

基数排序

基数排序就很有意思了，它最初是用在老式穿卡机上的算法。

先举个扑克牌的例子……

我们要对一副扑克牌排序，可以这样做：先不管牌的大小，先对花色（比如红桃、黑桃、方块、梅花）排序，之后再根据牌的大小排序，于是一副牌就按花色、大小排好了。

对于序列：{329，457，657，839，436，720，355}，基数排序的工作原理如下：

先按最低位排序：

720
355
436
457
657
329
839

再按次低位排序：

720
329
436
839
355
457
657

最后按最高位排序：

329
355
436
457
657
720
839

需要强调的一点：每一次按位排序都要是稳定的。

伪代码：

void radixSort(int arr[], int d) //d为最高位，1为最低位
{
    for (int i = 1; i <= d; ++i)
        use a stable sort to sort array on digit i;
}

以上的基数排序是最低位优先(Least Significant Digit first)的，简称LSD法，同样还有最高位优先(Most Significant Digit first)法，简称MSD法，它从最高位开始排序。

**以上代码考虑的是正整数，在实际应用中，可能需要处理负数的情况。

基数排序的时间复杂度取决于选择哪种稳定的中间排序算法。

桶排序

桶排序就很好理解了，其思想是：假设所有元素均匀分布在区间[0,1)上，将该区间划分成n个相同大小的子区间（称为桶），之后，将相应的元素放到对应范围的桶里面，对各个桶里的元素进行排序，最后按次序把各个桶里的元素列出来即可。

桶排序的期望运行时间为O(n)。

以上只是最基本的桶排序思想，在实际应用中，考虑到实际数据的情况，需要做相应的调整。（比如桶的个数、桶之间是否平均分配等等），有兴趣的读者可以自行深入学习一下（对于并行算法感兴趣的朋友，可以看一看基于桶排序的并行化算法Sample Sort）。

位图排序

位图排序是一种效率极高(复杂度可达O(n))并且很节省空间的一种排序方法，但是这种排序方法对输入的数据是有比较严格的要求(数据不能重复，大致知道数据的范围，必须是整数，没有数据与整数记录相关联……)。位图排序即利用位图或者位向量来表示集合。举个例子，假如有一个集合{3,5,7,8,2,1}，我们可以用一个8位的二进制向量set[1-8]来表示该集合，如果数据存在，则将set相对应的二进制位置1，否则置0.根据给出的集合得到的set为{1,1,1,0,1,0,1,1}，然后再根据set集合的值输出对应的下标即可得到集合{3,5,7,8,2,1}的排序结果。这个就是位图排序的原理。

位图排序的应用：

1.给40亿个不重复的unsigned int的整数，没有排过序，然后再给一个数，如果快速判断这个数是否在那40亿个数当中。

因为unsigned int数据的最大范围在在40亿左右，40*10^8/1024*1024*8=476，因此只需申请512M的内存空间，每个bit位表示一个unsigned int。读入40亿个数，并设置相应的bit位为1.然后读取要查询的数，查看该bit是否为1，是1则存在，否则不存在。

2.给40亿个unsigned int的整数，如何判断这40亿个数中哪些数重复？

同理，可以申请512M的内存空间，然后读取40亿个整数，并且将相应的bit位置1。如果是第一次读取某个数据，则在将该bit位置1之前，此bit位必定是0；如果是第二次读取该数据，则可根据相应的bit位是否为1判断该数据是否重复。

参考文献：《算法导论》第八章线性时间排序

《王道》

http://www.fx114.net/qa-97-116090.aspx

http://blog.csdn.net/jiange_zh/article/details/50703949