2- 十大排序算法（希尔排序、计数排序、桶排序）

四、希尔排序

希尔排序：希尔排序的计算复杂度约为0(n的1.5次方)。当n= 10的5次方时，计算量约3000万次，远小于0(n2)的100亿次。
{8,7,6,5,4,3,2,1}，共8个数，从小到大排序
（1）gap=8/2=4，对间距为4的数排序。
- 共4组数的间距为4，这四组数分别是{8,4}、{7，3}、{6,2}、{5,1}。
- 分别在这4组数内部做插入排序
- 经过这一轮操作，较大的数挪到了右边，更靠近它们排序后的终止位置。

（2）gap=4/2=2，对间距为2的数排序。
- 共有2组数的间距为2，分别是(4，2，8，6}、{3，1,7,5}。
- 分别做插入排序，例如(4,2,8,6}做插入排序的结果是{2,4,6,8}。
- 例:处理8时，它前面的2、4已经排好序且更小，8不用做什么操作。这就是上一轮gap=4的排序操作带来的好处。

（3）gap=2/2=1，对间距为1的数排序
- 由于前2轮的操作，到这一轮有很多数不用操作。
- 例:{4,6, 8}这3个数。
- 例:处理到{5}时，它前面已经得到{1，2,3,4,6}，那么{5}只需要插到{6}前面即可

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def shell_sort(arr):
    n = len(arr)
    gap = n // 2  # 初始间隔，选择数组长度的一半

    # 不断减少间隔，直到间隔为1
    while gap > 0:
        # 按照间隔分组进行插入排序
        for i in range(gap, n):
            key = arr[i]  # 当前要插入的元素
            j = i
            # 在当前组内按照间隔进行插入排序
            while j >= gap and arr[j - gap] > key:
                arr[j] = arr[j - gap]  # 把比key大的元素向右移动
                j -= gap
            arr[j] = key  # 插入当前元素到正确的位置

        gap //= 2  # 更新间隔，减半

# 输入一个数字列表
arr = list(map(int, input("请输入数字，用空格分隔：").split()))
shell_sort(arr)  # 调用希尔排序函数
print("排序后的列表：", arr)  # 输出排序后的列表

五、计数排序(Counting sort)

计数排序：计数排序的应用场景狭窄只适合"小而紧凑"的数列:所有的数值都不太大，且均匀分布
基于哈希思想的排序算法，它使用一个额外的数组(称为计数数组)来统计每个数出现的次数，然后基于次数，输出排序后的数组。
以数列a[]={5,2,7.3,4,3}为例。
(1)找到最大值7，建计数数组cnt[8];
(2)把数列中的每个数看成cnt[i]的下标i对应的cnt[i]计数。例如{5}对应cnt[5]=1，{2}对应cnt[2]=1，2个{3}对应cnt[3]= 2.

遍历cnt[]，若cnt[i]=k，输出k次i。输出结果就是排序结果。

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def counting_sort(arr):
    # 如果数组为空，直接返回空列表
    if not arr:
        return arr
    
    # 找到数组中的最大值和最小值
    max_val = max(arr)
    min_val = min(arr)

    # 创建计数数组，数组大小为最大值与最小值之差加1
    range_of_elements = max_val - min_val + 1
    count = [0] * range_of_elements

    # 将每个元素的出现次数记录到计数数组中
    for num in arr:
        count[num - min_val] += 1

    # 使用计数数组生成排序后的结果
    sorted_arr = []
    for i in range(range_of_elements):
        sorted_arr.extend([i + min_val] * count[i])  # 生成排序后的元素，重复次数为计数数组中的值

    return sorted_arr

# 输入一个数字列表
arr = list(map(int, input("请输入数字，用空格分隔：").split()))
sorted_arr = counting_sort(arr)  # 调用计数排序函数
print("排序后的列表：", sorted_arr)  # 输出排序后的列表

六、桶排序(Bucket sort)

桶排序:分治思想，分成k个桶
(1)有k个桶，把要排序的n个数尽量均匀分到每个桶中
(2)要求桶之间也是有序的，即第i个桶内所有的数小于第i+1个桶内所有的数;
(3)在每个桶内部排序
(4)最后把所有的桶合起来，就是排序的结果，

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def bucket_sort(arr):
    # 如果数组为空，直接返回空列表
    if not arr:
        return arr
    
    # 找到数组中的最大值和最小值
    max_val = max(arr)
    min_val = min(arr)

    # 确定桶的数量，这里我们使用元素数量的平方根作为桶的数量
    bucket_count = len(arr)
    
    # 创建桶的列表，每个桶是一个空的子列表
    buckets = [[] for _ in range(bucket_count)]

    # 根据元素的值，将元素放入相应的桶中
    for num in arr:
        # 通过缩放和移动范围，将元素映射到桶的索引
        index = int((num - min_val) / (max_val - min_val + 1) * (bucket_count - 1))
        buckets[index].append(num)

    # 对每个桶内的元素进行排序
    sorted_arr = []
    for bucket in buckets:
        # 使用插入排序、快速排序或其他算法排序每个桶内的元素
        sorted_arr.extend(sorted(bucket))  # 这里使用内置的sorted()进行排序

    return sorted_arr

# 输入一个数字列表
arr = list(map(int, input("请输入数字，用空格分隔：").split()))
sorted_arr = bucket_sort(arr)  # 调用桶排序函数
print("排序后的列表：", sorted_arr)  # 输出排序后的列表