C#计数排序算法
原创
C#计数排序算法
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计数排序（Counting Sort）是一种非比较型整数排序算法，其核心在于将输入的数字映射到数组索引上。与传统排序算法相比，计数排序在处理特定类型的数据时（如整数或小范围的值）具有非常高的效率。该算法的时间复杂度通常为O(n + k)，其中n是待排序数组中的元素数量，k是数组中最大和最小元素的差值。
计数排序的基本原理
计数排序的基本思想是：对于给定的一组数据，我们首先统计每个值出现的次数，然后根据这些计数来确定每个元素在排序后数组中的位置。算法的步骤如下：
- 找出待排序数组中的最大值和最小值。
- 创建一个新的数组，其长度为最大值和最小值之差加一。
- 遍历原数组，对于数组中的每个元素，将其对应的计数数组元素加一。
- 再次遍历计数数组，将每个元素累加，从而得到每个值在排序后数组中的最终位置。
- 根据计数数组构建排序后的数组。
计数排序的算法步骤
- 确定最大值和最小值：首先遍历整个数组，找到最大值和最小值。
- 创建计数数组：初始化一个长度为最大值和最小值之差的数组，并将其所有元素设置为0。
- 填充计数数组：再次遍历原数组，对于数组中的每个元素，将其对应的计数数组元素加一。
- 累加计数数组：对计数数组进行累加，从而得到每个值在排序后数组中的最终位置。
- 构建排序数组：根据累加后的计数数组构建排序后的数组。
计数排序的C#实现
下面是一个计数排序算法的C#实现示例：
using System;
class Program
{
static void CountingSort(int[] arr)
{
int max = arr[0];
int min = arr[0];
// 找出最大值和最小值
for (int i = 1; i < arr.Length; i++)
{
if (arr[i] > max)
max = arr[i];
if (arr[i] < min)
min = arr[i];
}
int range = max - min + 1;
int[] count = new int[range];
int[] output = new int[arr.Length];
// 初始化计数数组
for (int i = 0; i < arr.Length; i++)
{
count[arr[i] - min]++;
}
// 累加计数数组
for (int i = 1; i < count.Length; i++)
{
count[i] += count[i - 1];
}
// 构建排序数组
for (int i = arr.Length - 1; i >= 0; i--)
{
output[count[arr[i] - min] - 1] = arr[i];
count[arr[i] - min]--;
}
// 将排序后的数组复制回原数组
for (int i = 0; i < arr.Length; i++)
{
arr[i] = output[i];
}
}
static void Main()
{
int[] arr = { 4, 2, 2, 8, 3, 3, 1 };
int n = arr.Length;
Console.WriteLine("Given array is ");
foreach (int value in arr)
{
Console.Write(value + " ");
}
CountingSort(arr);
Console.WriteLine("\nSorted array is ");
foreach (int value in arr)
{
Console.Write(value + " ");
}
}
}在这个示例中，我们首先定义了一个未排序的整数数组arr。然后，我们使用CountingSort方法对数组进行排序。CountingSort方法首先找出数组中的最大值和最小值，然后创建并初始化计数数组，接着填充计数数组并累加计数，最后根据累加后的计数数组构建排序后的数组。
计数排序的性能分析
计数排序的时间复杂度通常为O(n + k)，其中n是待排序数组中的元素数量，k是数组中最大和最小元素的差值。由于计数排序不是基于比较的排序算法，因此它在处理特定类型的数据时（如整数或小范围的值）具有非常高的效率。
计数排序的空间复杂度是O(k)，因为我们需要额外的存储空间来存储计数数组。
计数排序的优化
尽管计数排序在特定情况下非常高效，但在某些情况下，其性能可能会受到影响。例如，当k的值非常大时，计数排序的空间复杂度会很高。为了优化计数排序，可以采取以下措施：
- 使用更小的基数：如果数据的范围非常大，可以考虑使用基数为2或4的计数排序，这样可以减少计数数组的大小。
- 使用线性计数数组：对于小范围的值，可以使用线性计数数组来减少空间复杂度。
- 与其他排序算法结合：对于大数据集，可以先使用快速排序或归并排序对数据进行粗略排序，然后再使用计数排序进行精细排序。
下面是一个优化后的计数排序算法的C#实现示例，使用线性计数数组：
using System;
class Program
{
static void CountingSort(int[] arr, int max)
{
int[] count = new int[max + 1];
int[] output = new int[arr.Length];
// 初始化计数数组
for (int i = 0; i < arr.Length; i++)
{
count[arr[i]]++;
}
// 累加计数数组
for (int i = 1; i < count.Length; i++)
{
count[i] += count[i - 1];
}
// 构建排序数组
for (int i = arr.Length - 1; i >= 0; i--)
{
output[count[arr[i]] - 1] = arr[i];
count[arr[i]]--;
}
// 将排序后的数组复制回原数组
for (int i = 0; i < arr.Length; i++)
{
arr[i] = output[i];
}
}
static void Main()
{
int[] arr = { 4, 2, 2, 8, 3, 3, 1 };
int max = 8; // 假设我们知道最大值
Console.WriteLine("Given array is ");
foreach (int value in arr)
{
Console.Write(value + " ");
}
CountingSort(arr, max);
Console.WriteLine("\nSorted array is ");
foreach (int value in arr)
{
Console.Write(value + " ");
}
}
}在这个优化后的示例中，我们使用线性计数数组来减少空间复杂度。
计数排序的应用场景
计数排序适用于以下场景：
- 数据范围较小：当数据范围较小时，计数排序的空间复杂度较低，效率较高。
- 大量重复数据：当数据集中存在大量重复数据时，计数排序可以快速完成排序。
- 非负整数排序：计数排序适用于非负整数的排序，特别是当数据范围较小时。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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