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Yudong Jin
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# 桶排序
前述几种排序算法都属于“基于比较的排序算法”,它们通过比较元素间的大小来实现排序。此类排序算法的时间复杂度无法超越 $O(n \log n)$ 。接下来,我们将探讨几种“非比较排序算法”,它们的时间复杂度可以达到线性阶。
前述几种排序算法都属于“基于比较的排序算法”,它们通过比较元素间的大小来实现排序。此类排序算法的时间复杂度无法超越 $O(n \log n)$ 。接下来,我们将探讨几种“非比较排序算法”,它们的时间复杂度可以达到线性阶。
「桶排序 bucket sort」是分治策略的一个典型应用。它通过设置一些具有大小顺序的桶,每个桶对应一个数据范围,将数据平均分配到各个桶中;然后,在每个桶内部分别执行排序;最终按照桶的顺序将所有数据合并。
## 算法流程
考虑一个长度为 $n$ 的数组,元素是范围 $[0, 1)$ 的浮点数。桶排序的流程如下图所示。
考虑一个长度为 $n$ 的数组,元素是范围 $[0, 1)$ 的浮点数。桶排序的流程如下图所示。
1. 初始化 $k$ 个桶,将 $n$ 个元素分配到 $k$ 个桶中。
2. 对每个桶分别执行排序(本文采用编程语言的内置排序函数)。
3. 按照桶从小到大的顺序合并结果。
2. 对每个桶分别执行排序(这里采用编程语言的内置排序函数)。
3. 按照桶从小到大的顺序合并结果。
![桶排序算法流程](bucket_sort.assets/bucket_sort_overview.png)
代码如下所示:
```src
[file]{bucket_sort}-[class]{}-[func]{bucket_sort}
```
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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 $O(n + k)$** :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。
- **自适应排序**:在最情况下,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 $O(n + k)$、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。
## 如何实现平均分配
桶排序的时间复杂度理论上可以达到 $O(n)$ ,**关键在于将元素均匀分配到各个桶中**,因为实际数据往往不是均匀分布的。例如,我们想要将淘宝上的所有商品按价格范围平均分配到 10 个桶中,但商品价格分布不均,低于 100 元的非常多,高于 1000 元的非常少。若将价格区间平均划分为 10 ,各个桶中的商品数量差距会非常大。
桶排序的时间复杂度理论上可以达到 $O(n)$ ,**关键在于将元素均匀分配到各个桶中**,因为实际数据往往不是均匀分布的。例如,我们想要将淘宝上的所有商品按价格范围平均分配到 10 个桶中,但商品价格分布不均,低于 100 元的非常多,高于 1000 元的非常少。若将价格区间平均划分为 10 ,各个桶中的商品数量差距会非常大。
为实现平均分配,我们可以先设定一大致的分界线,将数据粗略地分到 3 个桶中。**分配完毕后,再将商品较多的桶继续划分为 3 个桶,直至所有桶中的元素数量大致相等**。
为实现平均分配,我们可以先设定一大致的分界线,将数据粗略地分到 3 个桶中。**分配完毕后,再将商品较多的桶继续划分为 3 个桶,直至所有桶中的元素数量大致相等**。
如下图所示,这种方法本质上是创建一递归树,目标是让叶节点的值尽可能平均。当然,不一定要每轮将数据划分为 3 个桶,具体划分方式可根据数据特点灵活选择。
如下图所示,这种方法本质上是创建一递归树,目标是让叶节点的值尽可能平均。当然,不一定要每轮将数据划分为 3 个桶,具体划分方式可根据数据特点灵活选择。
![递归划分桶](bucket_sort.assets/scatter_in_buckets_recursively.png)