引言
注：由于没有启用任何公式编辑器，为表示方便：以下涉及时间复杂度表示时，其渐近符号用以下符号代替：
先来看一个定理：任意一个比较排序算法在最坏情况下，都需要做 $(nlgn)次的比较。其可用决策树模型加以证明，详见：《算法导论》第8章8.1节。
该定理指出了比较排序的时间复杂度下界，即没有比较更少的了。
故以下介绍的三种算法均不是基于比较的排序算法，其均对输入数据作了某种假设，即利用了具体数据的特点。
一、计数排序
1、问题描述：假设数组中的n个元素中的每一个都是介于0到k之间的整数，对其进行排序。此处k为某个正整数。
2、基本思想：对每一个输入元素x，利用它的所属范围大小为[0, k] ,确定出数组中小于x 的元素个数。由于x为正整数，则可以直接把x直接放到它在最终输出数组中的位置上。
3、算法描述：
输入：A[1...n], 输入数组；C[0...k]，提供临时存储区，初值：0 ---O(k)
输出：B[1...n]，存放排序结果
（1）求出输入数组A[1...n]中，其值等于A[j]的元素个数，存放于对应的C[1...k]中：C[A[i]] = C[A[i]] + 1 ---O(n)
（2）求出输入数组A[1...n]中，其值小于或等于A[j]的元素个数，迭代地存放于对应的C[1...k]中：C[j] = C[j-1] + C[j] ---O(K)
（3）经过前两步之后，C[i]中的值表示为：小于等于 i 的元素个数，即 为 i 在A[1...n]中的最终位置，将其存放于B[1...n]中：B[C[A[j]]] = A[j], C[A[j]] = C[A[j]] - 1 （数组中有可能存在相等的元素） --- O(n)
4、时间复杂度：O(k) + O(n) + O(k) + O(n)，则总的运行时间为：@(k+n)，在实践中，当 k=O(n)时，其运行时间即为：@(n).
5、算法实现：
#include <stdio.h>
const int K = 5;
const int N = 6;
int input[N+1] = {-1, 2, 3, 4, 2 ,1, 5};
int output[N+1];
int count[K]={0};
void print(int array[], int n)
{
for(int i = 1; i <=n; i++)
{
printf("%d ", array[i]);
}
printf("\n");
}
void countSort(int input[], int output[], int n)
{
int i;
for(i = 1; i <= n; i++)
{//equal to input[i]
count[input[i]] = count[input[i]] +1;
}
for(i = 1; i <= K; i++)
{//less ro equal to i
count[i] = count[i-1] + count[i];
}
for(i = n; i >= 1; i--) //form large to small to make sorting stable
{
output[count[input[i]]] = input[i];
count[input[i]]--;
}
}
int main()
{
countSort(input, output, N);
print(output, N);
return 0;
}
二、基数排序
1、问题描述：给定n个d位数，每一位可能的取值有k中，对其进行排序。如，4个三位数：123，367,124,756，此时n=4, d=3，k值为10.
2、基本思想：首先按最低有效位数字进行排序，收集结果；然后按次低位有效位数字排序，收集其结果，依次类推，重复这个过程，直到对所有的d位数字都进行 了排序。
看个例子（来自算法导论8.3的示例,P100）：
注意：对每一位的排序必须是一个稳定的排序，否则排序可能不正确。如上图在对最高位排序时，起初436在457的前面，由于最高位都是4，故此次排序两个数的最高位相等，如果不是稳定的排序，结果457可能会排到436的前面，这样结果就不对了。而稳定的排序则可以保证排完后，436仍然在457的前面。
3、算法描述：
输入数组：A[1...n]
RADIX-SORT(A, d)
for i <- 1 to d
do use a stable sort to sort array A on digit i //可以选择计数排序
4、时间复杂度：由一中的计数排序可知，对每一位的排序时间为：@(k+n)，此处共执行d遍，故时间复杂度：@(d*(k+n))，当d为常数、k=O(n)时，基数排序有线性运行时间：@(n)。更一般且更具体的分析可以参加《算法导论》的引理8.3和8.4，P101，其详细分析了：如何将每个关键字分解成若干位以及那些情况下时间复杂度最佳。此处只介绍一些结论与如何实现之。
5、算法实现：
#include <stdio.h>
#include <math.h>
const int N = 7;
const int D = 3;
const int K = 10;
int count[K] = {0};
//int input[N+1] = {-1, 329, 457, 657, 839, 436, 720, 355};
int output[D+1][N+1]={{-1, 329, 457, 657, 839, 436, 720, 355}};
void print(int array[], int n)
{
for(int i = 1; i <=n; i++)
{
printf("%d ", array[i]);
}
printf("\n");
}
int getDigit(int number, int d)
{
if(d > D)return -1;
return number%(int)pow(10,d) / (int)pow(10,d-1);
}
void countSort(int input[], int output[], int n, int d)
{
int i;
int digit;
for(i = 1; i <= n; i++)
{
digit = getDigit(input[i],d);
count[digit] = count[digit] +1;
}
for(i = 1; i <= K; i++)
{
count[i] = count[i-1] + count[i];
}
for(i = n; i >= 1; i--) //form large to small to make sorting stable
{
digit = getDigit(input[i],d);
output[count[digit]] = input[i];
count[digit]--;
}
}
void initDataStruct(int count[])
{
for(int i= 0; i < K; i++)
{
count[i] = 0;
}
}
void radixSort(int output[][N+1], int n, int d)
{
for(int i = 1; i <= d; i++)
{
countSort(output[i-1], output[i], n, i);
initDataStruct(count);
}
}
int main()
{
radixSort(output, N, D);
print(output[D], N);
return 0;
}
三、桶排序
1、问题描述：假设输入数组有一个随机过程产生，该过程将元素均匀地分布在区间 [0, 1)上，对这个输入数组进行排序
2、基本思想：类似于散列表中解决散列冲突的拉链法，一个桶本质就是一个链表，将相同关键字的元素会被放入同一个桶中。由于输入数组中的元素均匀且独立均匀分布在 [0, 1)上，所以一般不会有很多个元素被分到同一个桶中去。散列完成后，先对各个桶中的元素进行排序，然后按次序把各桶中的元素收集出来即得到一个有序的数组。
3、算法描述：
输入：A[1...n]；B[0...n-1]：辅助数组链表，用于散列元素
输出：排序好的A[1...n]
（1）把区间 [0, 1) 划分成 n个相同大小的子区间，或称为桶（可用辅助数组链表B[0...n-1) 实现之）。
（2）已知，散列函数为：f(x) = floor(n*x) ， 向下取整，则数组元素A[i] 分配至 桶（链表）B[floor(n*A[i])]中 ---@(n)
（3）分别对每个桶B[i]中的元素进行排序（可用插入排序实现之） ---n*O(2-1/n)
（4）按次序收集各桶中的结果。
4、时间复杂度：根据3中的算法描述部分可知，除了第（3）步外，其他各部分在最坏情况下的时间都是O(n)。运用数理统计的知识可以求得，第（3）步中的对每个桶进行排序，运行时间的期望值为：2-1/n（详见：《算法导论》8.4节,P103），则第（3）步的总时间：n*(2-1/n)，故桶排序的期望运行时间：@(n) + n*(2-1/n) =@(n)
5、算法实现：
#include <stdio.h>
#include <math.h>
const int N =10;
double input[N+1] = {-1, 0.78, 0.17, 0.39, 0.26, 0.72, 0.94, 0.21, 0.12, 0.23, 0.68};
typedef struct BucketNode
{
double data;
struct BucketNode* next;
}* bucketList, bucketNode;
bucketList bucketArr[N];
void print(bucketList bucketArr[])
{
for(int i = 0; i < N; i++)
{
bucketNode* pb = bucketArr[i];
while(pb)
{
printf("%e ", pb->data);
pb = pb->next;
}
printf("\n");
}
printf("\n");
}
void initBucketList(bucketList bucketArr[])
{
for(int i = 0; i < N; i++)
{
bucketArr[i] = NULL;
}
}
bool insertBucketWithSorting(bucketList& bucket, double data)
{//sorting while inserting
bucketNode* pb = new bucketNode;
if(NULL == pb)
return false;
pb->data = data;
if(NULL == bucket || pb->data < bucket->data)
{//insert before the first element
pb->next = bucket;
bucket = pb;
return true;
}
bucketNode* ptemp = bucket;
bucketNode* ptempn = bucket->next;
while(ptempn)
{//insert after the first element(that is in the middle)
if(pb->data < ptempn->data)
{
pb->next = ptempn;
ptemp->next = pb;
break;
}
ptemp = ptempn;
ptempn = ptempn->next;
}
if(NULL == ptempn)
{//insert after the last element
ptemp->next = pb;
pb->next = NULL;
}
return true;
}
void destroyBucketList(bucketList bucketArr[])
{
for(int i = 0; i < N; i++)
{
while(bucketArr[i]!= NULL)
{
bucketNode* pb = bucketArr[i];
bucketArr[i] = bucketArr[i]->next ;
delete pb;
pb = NULL;
}
}
}
void bucketSort(double input[], bucketList bucketArr[],int n)
{
for(int i = 1; i <= n; i++)
{
int index = (int)floor(input[i]*n);
insertBucketWithSorting(bucketArr[index], input[i]);
}
}
int main()
{
initBucketList(bucketArr);
bucketSort(input, bucketArr, N);
print(bucketArr);
destroyBucketList(bucketArr);
return 0;
}