Bucket sort - HolmesJJ/Data-Structures-and-Algorithms GitHub Wiki

public static void bucketSort(int[] arr) {
// 用数组中的最大值和最小值来计算桶的数量
int max = Integer.MIN_VALUE;
int min = Integer.MAX_VALUE;
for(int i = 0; i < arr.length; i++){
max = Math.max(max, arr[i]);
min = Math.min(min, arr[i]);
}
// 计算桶的数量
int bucketNum = (max - min) / arr.length + 1;
ArrayList<ArrayList<Integer>> bucketArr = new ArrayList<>(bucketNum);
for (int i = 0; i < bucketNum; i++) {
bucketArr.add(new ArrayList<Integer>());
}
// 将每个元素放入桶
for (int i = 0; i < arr.length; i++) {
// 找到对应的桶
int num = (arr[i] - min) / (arr.length);
bucketArr.get(num).add(arr[i]);
}
// 对每个桶进行排序
for (int i = 0; i < bucketArr.size(); i++) {
// 这里可用别的排序方法,例如归并排序,时间复杂度是nlogn
Collections.sort(bucketArr.get(i));
}
// 将桶中的元素赋值到原序列
int index = 0;
for (int i = 0; i < bucketArr.size(); i++) {
for (int j = 0; j < bucketArr.get(i).size(); j++) {
arr[index++] = bucketArr.get(i).get(j);
}
}
}
- 桶排序的时间复杂度是
O(N + C)
= O(N) + O(M ∗ (N/M ∗ log(N/M)))
= O(N ∗ (log(N/M) + 1))
- 由于 log(N/M) 通常很小,所以有时可以直接认为是 O(N)
- 桶数量M越多,时间效率越高,然而桶数量M越多占用空间也就越大
- 既可以升序排序,也可以降序排序,把最后的数组反向遍历即可
- 桶排序一般不常用