Programação Java: classificação algoritmo-classificação raiz

Introdução à classificação cardinal (classificação por balde):

1. A classificação raiz (classificação raiz) pertence à "classificação por distribuição", também conhecida como "classificação por balde" ou classificação por bin. Como o nome sugere, ela atribui os elementos a serem classificados pelo valor de cada bit do valor da chave Para alguns "baldes", para cumprir a função de classificação
2. O método de classificação raiz é uma classificação estável, e o método de classificação raiz é um método de classificação eficiente e estável
3. Radix Sort (Radix Sort) é uma extensão do bucket sort
4. A classificação cardinal foi inventada por Hermann Holleri em 1887. É implementado da seguinte forma: o inteiro é cortado em números diferentes de acordo com os dígitos e, em seguida, comparado de acordo com cada dígito.

Ideia básica de classificação de raiz

1. Unifique todos os valores a serem comparados com o mesmo comprimento de dígito e zeros preenchidos na frente dos dígitos mais curtos. Em seguida, começando pelo bit mais baixo, classifique uma vez em sequência. Portanto, depois de classificar da ordem mais baixa para a mais alta, a seqüência se torna uma seqüência ordenada.
2. Esta descrição é mais difícil de entender. Vejamos uma explicação gráfica para entender as etapas da classificação cardinal.

Descrição gráfica de classificação cardinal

Classifique a matriz {53, 3, 542, 748, 14, 214} em ordem crescente usando a classificação por raiz.

Implementação do código de classificação de cardinalidade

1. Requisito: classificar a matriz {53, 3, 542, 748, 14, 214} usando classificação raiz e classificar em ordem crescente
2. Análise de pensamento: a imagem e o texto anteriores foram esclarecidos

Código

package sort;

import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Arrays;
import java.util.Date;

public class RadixSort {
    
    
    public static void main(String[] args) {
    
    
//        int[] arr = {53, 3, 542, 748, 14, 214};
//        radixSort(arr);
//        System.out.println(Arrays.toString(arr));
        int[] arr = new int[80000];
        for (int i = 0; i < 80000; i++) {
    
    
            arr[i] = (int) (Math.random() * 80000);// 生成一个0-80000的数据
        }
        Date date1 = new Date();
        SimpleDateFormat simpleDateFormat = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");
        String date1Str = simpleDateFormat.format(date1);
        System.out.println("排序前的时间为：" + date1Str);
        radixSort(arr);
        Date date2 = new Date();
        String date2Str = simpleDateFormat.format(date2);
        System.out.println("排序后的时间为：" + date2Str);
    }

    public static void radixSort(int[] arr) {
    
    
        // 根据前面的推导过程，可以得到最基数排序代码

        // 1. 需要得到数组中最大的数
        int max = arr[0]; // 假设第一个数就是最大数
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    
    
            if (arr[i] > max) {
    
    
                max = arr[i];
            }
        }
        // 2.需要得到数组中最大的数的位数
        int maxLength = (max + "").length();
        // 前面代码仍然不动
        int[][] bucket = new int[10][arr.length];
        int[] bucketElementCounts = new int[10];
        for (int i = 0, n = 1; i < maxLength; i++, n *= 10) {
    
    
            // 针对每个元素对应的位数进行处理 第一次个位 第二次十位···
            for (int j = 0; j < arr.length; j++) {
    
    
                int digitOfElement = arr[j] / n % 10;
                bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]++] = arr[j];
            }
            int index = 0;
            for (int k = 0; k < bucketElementCounts.length; k++) {
    
    
                if (bucketElementCounts[k] != 0) {
    
    
                    for (int l = 0; l < bucketElementCounts[k]; l++) {
    
    
                        arr[index++] = bucket[k][l];
                    }
                    bucketElementCounts[k] = 0;
                }
            }
        }
    }

    // 基数排序
    public static void radixSort1(int[] arr) {
    
    

        // 定义一个二维数组，表示十个桶，每个桶就是一个一维数组
        // 说明
        // 1. 二维数组包含10个一维数组
        // 2. 为了防止在放入数字的时候，产生数据溢出错误，则每个一维数组（桶）的大小为arr.length
        // 3. 很明显，基数排序是使用空间换时间的经典算法
        int[][] bucket = new int[10][arr.length];
        // 为了记录每个桶中实际存放了多少个数据，我们定义一个一维数组，记录各个桶的每次放入的数据个数
        // 可以这么理解
        // bucketElementCounts[0] 记录的就是bucket[0]桶的放入数据的个数
        int[] bucketElementCounts = new int[10];

        // 第一轮排序（针对每个元素的个位进行排序处理）
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    
    
            // 取出每个元素的个数
            int digitOfElement = arr[i] / 1 % 10;
            // 放入到对应桶中,并将记录桶中个数的数组进行++操作
            bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]++] = arr[i];
        }
        // 按照这个桶的顺组(一维数组的下标依次取出数据，放入原来数组)
        int index = 0;
        // 1. 遍历每一个桶。并将桶中的数据，放入到原数组
        for (int i = 0; i < bucketElementCounts.length; i++) {
    
    
            // 如果桶中有数据，我们才放入到原数组
            if (bucketElementCounts[i] != 0) {
    
    
                // 循环该桶即第k个桶（即第k个一维数组），放入原数组
                for (int j = 0; j < bucketElementCounts[i]; j++) {
    
    
                    // 去除元素，放入到arr
                    arr[index++] = bucket[i][j];
                }
                bucketElementCounts[i] = 0;
            }
        }

        System.out.println("第一轮对个位的排序处理arr=" + Arrays.toString(arr));

        // 第二轮排序（针对每个元素的十位进行排序处理）
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    
    
            // 取出每个元素的个数
            int digitOfElement = arr[i] / 10 % 10;
            // 放入到对应桶中,并将记录桶中个数的数组进行++操作
            bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]++] = arr[i];
        }
        // 按照这个桶的顺组(一维数组的下标依次取出数据，放入原来数组)
        index = 0;
        // 1. 遍历每一个桶。并将桶中的数据，放入到原数组
        for (int i = 0; i < bucketElementCounts.length; i++) {
    
    
            // 如果桶中有数据，我们才放入到原数组
            if (bucketElementCounts[i] != 0) {
    
    
                // 循环该桶即第k个桶（即第k个一维数组），放入原数组
                for (int j = 0; j < bucketElementCounts[i]; j++) {
    
    
                    // 去除元素，放入到arr
                    arr[index++] = bucket[i][j];
                }
                // 第一轮处理后，需要将每个bucketElementCounts[k] 置0
                bucketElementCounts[i] = 0;
            }
        }

        System.out.println("第二轮对个位的排序处理arr=" + Arrays.toString(arr));

        // 第三轮排序（针对每个元素的百位进行排序处理）
        for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
    
    
            // 取出每个元素的个数
            int digitOfElement = arr[i] / 100 % 10;
            // 放入到对应桶中,并将记录桶中个数的数组进行++操作
            bucket[digitOfElement][bucketElementCounts[digitOfElement]++] = arr[i];
        }
        // 按照这个桶的顺组(一维数组的下标依次取出数据，放入原来数组)
        index = 0;
        // 1. 遍历每一个桶。并将桶中的数据，放入到原数组
        for (int i = 0; i < bucketElementCounts.length; i++) {
    
    
            // 如果桶中有数据，我们才放入到原数组
            if (bucketElementCounts[i] != 0) {
    
    
                // 循环该桶即第k个桶（即第k个一维数组），放入原数组
                for (int j = 0; j < bucketElementCounts[i]; j++) {
    
    
                    // 去除元素，放入到arr
                    arr[index++] = bucket[i][j];
                }
                // 第一轮处理后，需要将每个bucketElementCounts[k] 置0
                bucketElementCounts[i] = 0;
            }
        }

        System.out.println("第三轮对个位的排序处理arr=" + Arrays.toString(arr));
    }
}

Descrição do tipo de raiz

1. A classificação de cardinalidade é uma extensão da classificação de balde tradicional, que é muito rápida.
2. A classificação por cardinalidade é um método clássico de espaço por tempo, que ocupa muita memória. Ao classificar dados massivos, é fácil causar OutOfMemoryError.
3. O tipo de raiz é estável. [Nota: Suponha que existam vários registros com a mesma chave na sequência de registros a serem classificados. Se classificados, a ordem relativa desses registros permanece inalterada, ou seja, na sequência original, r [i] = r [j] , E r [i] está antes de r [j], e na sequência classificada, r [i] ainda está antes de r [j], este algoritmo de classificação é considerado estável; caso contrário, é chamado de instável]
4. Para matrizes com números negativos, não usamos classificação radix para classificá-los. Se você deseja oferecer suporte a números negativos, consulte: https://code.i-harness.com/zh-CN/q/e98fa9