数据结构自学Day15 -- 非比较排序--计数排序

一、计数排序(Counting Sort)

计数排序是一种非比较型的排序算法,它的核心思想是:

利用"元素的值"来确定它在结果数组中的位置,通过"统计每个数出现的次数"来完成排序。

二、如何实现计数排序(核心步骤)

1、设有一个待排序数组 arr,长度为 n,值的范围是 [min, max]。

2、找最大最小值,确定计数数组大小

3. 创建计数数组并统计频次

4. 恢复到原数组(非稳定排序)

思维导图

代码实现

cpp 复制代码
void Count_Sort(int* arr,int size){
    assert(arr);
    int min = arr[0];
    int max = arr[0];
    for(int i = 1;i<size;i++){
        if(arr[i]<min){
            min = arr[i];
        }
        if(arr[i]>max){
            max = arr[i];
        }
    }
    int Range = max-min+1;int index = 0;
    int* Count_Arr = (int*)calloc(Range,sizeof(int));
    for(int i = 0;i<size;i++){
        Count_Arr[arr[i]-min]++;
    };
    for(int j = 0;j<Range;j++){
        while (Count_Arr[j]--)
        {
            arr[index++] = min+j;
        }
        
    }
    return;
}

三、计数排序优缺点

项目 内容
✅ 优点 时间复杂度为 O(n + k),非常快(k 为值域大小)
✅ 非比较排序 不依赖比较操作(不像快排/归并)
✅ 适合大规模、密集整数排序
❌ 缺点 只能处理 整数或可映射为整数 的数据,且值域不能太大(否则空间开销太大)
❌ 不适合有负数但未做映射处理的情况
❌ 不是原地排序,需要额外空间

四、应用场景:

  • 排序范围已知、较小的数据(例如考试成绩、年龄、投票数等)

  • 多关键字排序中的一环(如基数排序的子排序)

五、所学习过的排序算法总结

稳定性的介绍:数组中相同值,排完序的相对顺序是否可以做到不变,如果不变就是稳定的,如果会变化就是不稳定的。

排序算法 时间复杂度(平均/最坏) 空间复杂度 稳定性 是否原地 适用场景简述
冒泡排序 O(n²) / O(n²) O(1) ✅ 是 ✅ 是 小数据、教学演示
选择排序 O(n²) / O(n²) O(1) ❌ 否 ✅ 是 小数据、对稳定性无要求
插入排序 O(n²) / O(n²) O(1) ✅ 是 ✅ 是 几乎有序或小数据量
希尔排序 介于 O(n) ~ O(n²) O(1) ❌ 否 ✅ 是 中等规模数组
归并排序 O(n log n) / O(n log n) O(n) ✅ 是 ❌ 否 大数据量、稳定性要求高
快速排序 O(n log n) / O(n²) O(log n) ❌ 否 ✅ 是 通用排序,性能优秀
堆排序 O(n log n) / O(n log n) O(1) ❌ 否 ✅ 是 内存有限,稳定性无要求
计数排序 O(n + k) / O(n + k) O(k) ✅ 是 ❌ 否 整数排序、值域小
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