This commit is contained in:
krahets
2024-07-30 16:54:41 +08:00
parent f9d935e34c
commit 03a6cd27ca
31 changed files with 94 additions and 92 deletions
+1 -2
View File
@@ -452,8 +452,7 @@ comments: true
桶排序适用于处理体量很大的数据。例如,输入数据包含 100 万个元素,由于空间限制,系统内存无法一次性加载所有数据。此时,可以将数据分成 1000 个桶,然后分别对每个桶进行排序,最后将结果合并。
- **时间复杂度为 $O(n + k)$** :假设元素在各个桶内平均分布,那么每个桶内的元素数量为 $\frac{n}{k}$ 。假设排序单个桶使用 $O(\frac{n}{k} \log\frac{n}{k})$ 时间,则排序所有桶使用 $O(n \log\frac{n}{k})$ 时间。**当桶数量 $k$ 比较大时,时间复杂度则趋向于 $O(n)$** 。合并结果时需要遍历所有桶和元素,花费 $O(n + k)$ 时间。
- **自适应排序**:在最差情况下,所有数据被分配到一个桶中,且排序该桶使用 $O(n^2)$ 时间。
- **时间复杂度为 $O(n + k)$** :假设元素在各个桶内平均分布,那么每个桶内的元素数量为 $\frac{n}{k}$ 。假设排序单个桶使用 $O(\frac{n}{k} \log\frac{n}{k})$ 时间,则排序所有桶使用 $O(n \log\frac{n}{k})$ 时间。**当桶数量 $k$ 比较大时,时间复杂度则趋向于 $O(n)$** 。合并结果时需要遍历所有桶和元素,花费 $O(n + k)$ 时间。在最差情况下,所有数据被分配到一个桶中,且排序该桶使用 $O(n^2)$ 时间。
- **空间复杂度为 $O(n + k)$、非原地排序**:需要借助 $k$ 个桶和总共 $n$ 个元素的额外空间。
- 桶排序是否稳定取决于排序桶内元素的算法是否稳定。