ソートアルゴリズム - バケットソート

序文

バケットソート（バケットソート）またはいわゆるボックスソートソートアルゴリズムであり、原理は、アレイのバケットの限定された数に割り当てられます。最終的には個々のバケット、その後、ソートされた（再使用または他のソートアルゴリズムを再帰的にソートソートバケツを継続して使用することが可能である）、およびは、順序付けられたシーケンスを覚えておくことが、個々のバケットリストを記録するためにオンにします。バケットソートをまとめ、結果の並べ替えの分類整理です。ソートする配列の値が均等に分散されたときに、バケットソート線形時間（Θ（n）を）使用します。しかし、バケットソートのソート比較しないで、彼はOに影響されない下限（N Nを記録）。

基本的な考え方

除算のバケットソートを考えると、ほぼ完全な思考を征服します。

バケットソートは、独立均一範囲に分布しており、この範囲は、複数のサブ範囲（浴槽）に分割されている一組にソートされているものとします。

次いで、マッピング関数Fに基づいて、鍵kをソートする列はバケット（即ち、添字IのバケットアレイB）i番目にマッピングされ、その要素として鍵kは、Bする[I]（あたりでバケットは、B [i]）とサイズN / M系列のグループです。

各バケットB [I]中のすべての要素のソート比較（高速放電を使用することができる）：合成データは、アップ各浴槽に順序付けされます。列挙出力B順序付けられたシーケンスにある[0] ... .B全体[M]が続きます。

注：マッピング関数は、一般的にF =配列[I] / Kであり、k ^ 2 = nであり; nは、すべての要素の数であります

より効率的なバケットソートを行うために、我々は2つのことを実行する必要があります。

十分な追加の空き状況の場合には、バケットの数を最大化

マッピング関数の均一な分布は、KのN浴槽にデータを入力するために使用することができます

同時に、バケットの要素をソートするため、影響は性能にとって重要である比較するソートアルゴリズムを選択します。

実装ロジック

空のバケツなどの量的配列を設定します。

検索順序、およびに対応するバケットに投影します。

それぞれのバケットソートを空にしません。

家から空樽プロジェクト、その後、元のシーケンスにありません。

ショー

ステップにより示さステップ：配列が配列= [63、157、189、51、101、47、141、121、157、156、194、117、98、139、67、133、181、13、28を有し、 109]、そのバケットソート：

アルゴリズムコード

ここでは主にアイデアの表現にバケツソートを容易にするため、ベクターの使用は、単一バケットはまた、ソートSTLを使用しました

1  // 桶排序
2  空隙バケットソート（INT * ARR、int型N）
 3  {
 4      INT最大=のARR [ 0 ]。
5      のための（int型 i = 1 ; iが<N; iが++ ）
 6      {
 7          場合（ARR [I]> MAX）
 8              最大=のARR [I]。
9      }
 10      ベクター< 整数 > *バケット= 新しいベクトル< INT > [最大/ 10 + 1 ]。
11     以下のために（int型 I = 0 ;私は<N-; I ++の）
 12は     、{
 13は         int型の変更=のARR [I] / 10 ; // バケット番号要素ARR [i]が配置されている
14          バケット[変更] .push_back（ARR [i]）と;
 15      }
 16      のために（INT I = 0、I <N - 、I ++ ）
 17      {
 18は、         IF（バケツ[I] .size（）> 0 ）
 19          {
 20は              並べ替え（バケツ[I] .begin（）、バケツ[I ] .END（））; // バレルソート
21          }
 22     }
 23が     INTインデックス= 0 ;
 24      用の（int型 I = 0、I <N - 、Iは++）// トラバース槽
25      {
 26である         ため（INT J = 0 ; J <バケット[I] .size（）; J ++）// トラバースバレル素子
27          {
 28              ARR [インデックス++] = バケット[I]、[J];
 29          }
 30      }
 31です }

アルゴリズム分析

平均時間計算量：O（N + K）

最高の時間複雑度：O（N + K）

最悪時間計算量：O（N ^ 2）

宇宙複雑：O（N * K）

安定性：安定

他の部分の時間複雑度はO（N）であるので、最良の場合のバケットソートに線形時間O（n）が、バケットソート時間計算を使用して、とは、それぞれのバケットソート時間複雑さとの間のデータに依存します。もちろん、バケットパーティション小さく、それぞれのバケット間のデータが少ない時間は少ないソートするために使用されます。しかし、対応する領域の消費量が増加します。

[参考ます。https：//blog.csdn.net/developer1024/article/details/79770240]