内存。
最佳情况:T(n) = O(n+k) 最差情况:T(n) = O(n+k) 平均情况:T(n) = O(n+k)
桶排序是计数排序的升级版。它利用了函数的映射关系,高效与否的关键就在于这个映射函数的确定。
桶排序 (Bucket sort)的工作的原理:假设输入数据服从均匀分布,将数据分到有限数量的桶里,每个桶再分别排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排
注意,如果递归使用桶排序为各个桶排序,则当桶数量为1时要手动减小BucketSize增加下一循环桶的数量,否则会陷入死循环,导致内存溢出。
桶排序最好情况下使用线性时间O(n),桶排序的时间复杂度,取决与对各个桶之间数据进行排序的时间复杂度,因为其它部分的时间复杂度都为O(n)。很显然,桶划分的越小,各个桶之间的数据越少,排序所用的时间也会越少。但相应的空间消耗就会增大。
最佳情况:T(n) = O(n+k) 最差情况:T(n) = O(n+k) 平均情况:T(n) = O(n2)
基数排序也是非比较的排序算法,对每一位进行排序,从最低位开始排序,复杂度为O(kn),为数组长度,k为数组中的数的最大的位数;
基数排序是按照低位先排序,然后收集;再按照高位排序,然后再收集;依次类推,直到最高位。有时候有些属性是有优先级顺序的,先按低优先级排序,再按高优先级排序。最后的次序就是高优先级高的在前,高优先级相同的低优先级高的在前。基数排序基于分别排序,分别收集,所以是稳定的。
最佳情况:T(n) = O(n * k) 最差情况:T(n) = O(n * k) 平均情况:T(n) = O(n * k)
基数排序有两种方法:
MSD 从高位开始进行排序 LSD 从低位开始进行排序
基数排序 vs 计数排序 vs 桶排序
这三种排序算法都利用了桶的概念,但对桶的使用方法上有明显差异: