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线性排序

开篇问题

如何按年龄给 100 万用户排序？

桶排序（Bucket Sort）

算法思想：

• 按待排序数据的 key 分有序桶
• 桶内排序
• 有序桶依次输出

算法分析

• 时间复杂度 O(n)
  • n 个元素，分 m 个有序桶，每个桶里平均 k = n / m 个元素
  • 桶内快排，复杂度 $O(k \log k)$，m 个桶一共 O(n \log k)
  • 当 m 接近 $n$，例如当 k = 4 时，这个复杂度近似 O(n)
• 使用条件
  • 数据易于分如有序桶
  • 数据在各个有序桶之间分布均匀
  • 适合外部排序——数据不全部载入磁盘

计数排序（Counting Sort）

计数排序可以视作是桶排序的一个特殊情况：

• 数据的取值范围很小
• 每个分桶内的元素 key 值都一样

此时，由于分桶内的元素 key 值都一样，所以桶内的排序操作可以省略，以及桶的编号本身就能记录桶内元素的值。因此，算法只需遍历一遍所有的数据，统计每个取值上有多少元素即可。这个过程时间复杂度是 $O(n)$。

• 假设待排序的数组 A = {2, 5, 3, 0, 2, 3, 0, 3}，我们有计数数组 C = {2, 0, 2, 3, 0, 1}

接下来，我们要对 C 进行计数操作，具体来说，对从下标为 1 的元素开始累加 C[i] += C[i - 1]。

• 计数累加 C = {2, 2, 4, 7, 7, 8}

此时，C 中的元素表示「小于等于下标的元素的个数」。接下来，我们从尾至头扫描待排序数组 A，将其中元素依次拷贝到输出数组 R 的相应位置。我们注意到，A[7] = 3 而 C[3] == 4 。这意味着，待排序的数组中，包括 3 本身在内，不超过 3 的元素共有 4 个。因此，我们可以将这个 3 放置在 R[C[3] - 1] 的位置，而后将 C[3] 的计数减一——这是由于待排序数组中未处理的部分，不超过 3 的元素现在只剩下 3 个了。如此遍历整个待排序数组 A，即可得到排序后的结果 R。

算法分析

• 时间复杂度
  • n 个元素，最大值是 $k$，分 k 个「桶」；时间复杂度 O(n)
  • 桶内计数累加；时间复杂度 O(k)
  • 摆放元素；时间复杂度 O(n)
  • 当 k < n 时，总体时间复杂度是 O(n)
• 使用条件
  • k < n
  • 待排序数据的 key 是非负整数

基数排序（Radix Sort）

基数排序适用于等长数据的排序。对于不等长数据，可以在较短的数据后面做 padding，使得数据等长。

• 先就 least significant digit 进行稳定排序——通常可以用桶排序或者计数排序；时间复杂度 O(n)
• 而后依次向 greatest significant digit 移动，进行稳定排序

算法分析

• 时间复杂度
  • 对每一位的排序时间复杂度是 O(n)
  • 总共 k 位，因此总的时间复杂度是 $O(kn)$；考虑到 k 是常数，因此总的时间复杂度是 O(n)
• 使用条件
  • 等长数据

解答开篇

桶排序。