桶排序Radix Sort算法利用分治思想將元素分入各桶中排序后匯總,以下我們就來(lái)深入解析桶排序算法及Node.js上JavaScript的代碼實(shí)現(xiàn),需要的朋友可以參考下

1. 桶排序介紹

桶排序(Bucket sort)是一種基于計(jì)數(shù)的排序算法，工作的原理是將數(shù)據(jù)分到有限數(shù)量的桶子里，然后每個(gè)桶再分別排序（有可能再使用別的排序算法或是以遞回方式繼續(xù)使用桶排序進(jìn)行排序）。當(dāng)要被排序的數(shù)據(jù)內(nèi)的數(shù)值是均勻分配的時(shí)候，桶排序時(shí)間復(fù)雜度為Θ(n)。桶排序不同于快速排序，并不是比較排序，不受到時(shí)間復(fù)雜度 O(nlogn) 下限的影響。

桶排序按下面4步進(jìn)行：

（1）設(shè)置固定數(shù)量的空桶。

（2）把數(shù)據(jù)放到對(duì)應(yīng)的桶中。

（3）對(duì)每個(gè)不為空的桶中數(shù)據(jù)進(jìn)行排序。

（4）拼接從不為空的桶中數(shù)據(jù)，得到結(jié)果。

桶排序，主要適用于小范圍整數(shù)數(shù)據(jù)，且獨(dú)立均勻分布，可以計(jì)算的數(shù)據(jù)量很大，而且符合線性期望時(shí)間。

2. 桶排序算法演示

舉例來(lái)說(shuō)，現(xiàn)在有一組數(shù)據(jù)[7, 36, 65, 56, 33, 60, 110, 42, 42, 94, 59, 22, 83, 84, 63, 77, 67, 101]，怎么對(duì)其按從小到大順序排序呢？

操作步驟說(shuō)明：

（1）設(shè)置桶的數(shù)量為5個(gè)空桶，找到最大值110，最小值7，每個(gè)桶的范圍20.8=(110-7+1)/5 。

（2）遍歷原始數(shù)據(jù)，以鏈表結(jié)構(gòu)，放到對(duì)應(yīng)的桶中。數(shù)字7，桶索引值為0，計(jì)算公式為floor((7 – 7) / 20.8)， 數(shù)字36，桶索引值為1，計(jì)算公式floor((36 – 7) / 20.8)。

（3）當(dāng)向同一個(gè)索引的桶，第二次插入數(shù)據(jù)時(shí)，判斷桶中已存在的數(shù)字與新插入數(shù)字的大小，按照左到右，從小到大的順序插入。如：索引為2的桶，在插入63時(shí)，桶中已存在4個(gè)數(shù)字56，59，60，65，則數(shù)字63，插入到65的左邊。

（4）合并非空的桶，按從左到右的順序合并0，1，2，3，4桶。

（5）得到桶排序的結(jié)構(gòu)

3. Nodejs程序?qū)崿F(xiàn)

像桶排序這種成熟的算法，自己實(shí)現(xiàn)一下并不難，按照上文的思路，我寫了一個(gè)簡(jiǎn)單的程序?qū)崿F(xiàn)。我感覺其中最麻煩的部分，是用Javascript操作鏈表。

現(xiàn)實(shí)代碼如下：

'use strict';

/////////////////////////////////////////////////

// 桶排序

/////////////////////////////////////////////////

var _this = this

  , L = require('linklist');//鏈表

/**

 * 普通數(shù)組桶排序,同步

 *

 * @param arr Array 整數(shù)數(shù)組

 * @param num 桶的個(gè)數(shù)

 *

 * @example:

 * sort([1,4,1,5,3,2,3,3,2,5,2,8,9,2,1],5)

 * sort([1,4,1,5,3,2,3,3,2,5,2,8,9,2,1],5,0,5)

 */

exports.sort = function (arr, count) {

  if (arr.length == 0) return [];

  count = count || (count > 1 ? count : 10);

  // 判斷最大值、最小值

  var min = arr[0], max = arr[0];

  for (var i = 1; i < arr.length; i++) {

    min = min < arr[i] ? min : arr[i];

    max = max > arr[i] ? max : arr[i];

  }

  var delta = (max - min + 1) / count;

  // console.log(min+","+max+","+delta);

  //初始化桶

  var buckets = [];

  //存儲(chǔ)數(shù)據(jù)到桶

  for (var i = 0; i < arr.length; i++) {

    var idx = Math.floor((arr[i] - min) / delta); // 桶索引

    if (buckets[idx]) {//非空桶

      var bucket = buckets[idx];

      var insert = false;//插入標(biāo)石

      L.reTraversal(bucket, function (item, done) {

        if (arr[i] <= item.v) {//小于，左邊插入

          L.append(item, _val(arr[i]));

          insert = true;

          done();//退出遍歷

        }

      });

      if (!insert) { //大于，右邊插入

        L.append(bucket, _val(arr[i]));

      }

    } else {//空桶

      var bucket = L.init();

      L.append(bucket, _val(arr[i]));

      buckets[idx] = bucket; //鏈表實(shí)現(xiàn)

    }

  }

  var result = [];

  for (var i = 0, j = 0; i < count; i++) {

    L.reTraversal(buckets[i], function (item) {

      // console.log(i+":"+item.v);

      result[j++] = item.v;

    });

  }

  return result;

}

//鏈表存儲(chǔ)對(duì)象

function _val(v) {

  return {v: v}

}

運(yùn)行程序：

var algo = require('./index.js');

var data = [ 7, 36, 65, 56, 33, 60, 110, 42, 42, 94, 59, 22, 83, 84, 63, 77, 67,101 ];

console.log(data);

console.log(algo.bucketsort.sort(data,5));//5個(gè)桶

console.log(algo.bucketsort.sort(data,10));//10個(gè)桶

輸出：

[ 7, 36, 65, 56, 33, 60, 110, 42, 42, 94, 59, 22, 83, 84, 63, 77, 67, 101 ]

[ 7, 22, 33, 36, 42, 42, 56, 59, 60, 63, 65, 67, 77, 83, 84, 94, 101, 110 ]

[ 7, 22, 33, 36, 42, 42, 56, 59, 60, 63, 65, 67, 77, 83, 84, 94, 101, 110 ]

需要說(shuō)明的是：

（1）桶內(nèi)排序，可以像程序中所描述的，在插入過程中實(shí)現(xiàn)；也可以插入不排序，在合并過程中，再進(jìn)行排序，可以調(diào)用快度排序。

（2）鏈表，在Node的底層API中，有一個(gè)鏈表的實(shí)現(xiàn),我沒有直接使用，而是通過linklist包調(diào)用的:https://github.com/nodejs/node-v0.x-archive/blob/master/lib/_linklist.js

4. 案例：桶排序統(tǒng)計(jì)高考分?jǐn)?shù)

桶排序最出名的一個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景，就是統(tǒng)計(jì)高考的分?jǐn)?shù)。一年的全國(guó)高考考生人數(shù)為900萬(wàn)人，分?jǐn)?shù)使用標(biāo)準(zhǔn)分，最低200 ，最高900 ，沒有小數(shù)，如果把這900萬(wàn)數(shù)字進(jìn)行排序，應(yīng)該如何做呢？

算法分析：

（1）如果使用基于比較的排序，快速排序，平均時(shí)間復(fù)雜度為O(nlogn) = O(9000000*log9000000)=144114616=1.44億次比較。

（2）如果使用基于計(jì)數(shù)的排序，桶排序，平均的時(shí)候復(fù)雜度，可以控制在線性復(fù)雜度，當(dāng)創(chuàng)建700桶時(shí)從200分到900分各一個(gè)桶，O(N)=O(9000000)，就相當(dāng)于掃描一次900W條數(shù)據(jù)。

我們跑一個(gè)程序，對(duì)比一次快速排序和桶排序。

//產(chǎn)生100W條，[200,900]閉區(qū)間的數(shù)據(jù)

var data = algo.data.randomData(1000*1000,200,900);

var s1 = new Date().getTime();

algo.quicksort.sort(data);//快速排序

var s2 = new Date().getTime();

algo.bucketsort.sort(data,700);//裝到700個(gè)桶

var s3 = new Date().getTime();

console.log("quicksort time: %sms",s2-s1);

console.log("bucket time: %sms",s3-s2);

輸出：

quicksort time: 14768ms

bucket time: 1089ms

所以，對(duì)于高考計(jì)分的案例來(lái)說(shuō)，桶排序是更適合的！我們把合適的算法，用在適合的場(chǎng)景，會(huì)給程序帶來(lái)超越硬件的性能提升。

5. 桶排序代價(jià)分析

BUT....

桶排序利用函數(shù)的映射關(guān)系，減少了幾乎所有的比較工作。實(shí)際上，桶排序的f(k)值的計(jì)算，其作用就相當(dāng)于快排中劃分，已經(jīng)把大量數(shù)據(jù)分割成了基本有序的數(shù)據(jù)塊(桶)。然后只需要對(duì)桶中的少量數(shù)據(jù)做先進(jìn)的比較排序即可。

對(duì)N個(gè)關(guān)鍵字進(jìn)行桶排序的時(shí)間復(fù)雜度分為兩個(gè)部分：

(1) 循環(huán)計(jì)算每個(gè)關(guān)鍵字的桶映射函數(shù)，這個(gè)時(shí)間復(fù)雜度是O(N)。

(2) 利用先進(jìn)的比較排序算法對(duì)每個(gè)桶內(nèi)的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行排序，其時(shí)間復(fù)雜度為  ∑ O(Ni*logNi) 。其中Ni 為第i個(gè)桶的數(shù)據(jù)量。

很顯然，第(2)部分是桶排序性能好壞的決定因素。盡量減少桶內(nèi)數(shù)據(jù)的數(shù)量是提高效率的唯一辦法(因?yàn)榛诒容^排序的最好平均時(shí)間復(fù)雜度只能達(dá)到O(N*logN)了)。因此，我們需要盡量做到下面兩點(diǎn)：

(1) 映射函數(shù)f(k)能夠?qū)個(gè)數(shù)據(jù)平均的分配到M個(gè)桶中，這樣每個(gè)桶就有[N/M]個(gè)數(shù)據(jù)量。

(2) 盡量的增大桶的數(shù)量。極限情況下每個(gè)桶只能得到一個(gè)數(shù)據(jù)，這樣就完全避開了桶內(nèi)數(shù)據(jù)的“比較”排序操作。 當(dāng)然，做到這一點(diǎn)很不容易，數(shù)據(jù)量巨大的情況下，f(k)函數(shù)會(huì)使得桶集合的數(shù)量巨大，空間浪費(fèi)嚴(yán)重。這就是一個(gè)時(shí)間代價(jià)和空間代價(jià)的權(quán)衡問題了。

對(duì)于N個(gè)待排數(shù)據(jù)，M個(gè)桶，平均每個(gè)桶[N/M]個(gè)數(shù)據(jù)的桶排序平均時(shí)間復(fù)雜度為：

O(N)+O(M*(N/M)*log(N/M))=O(N+N*(logN-logM))=O(N+N*logN-N*logM)

當(dāng)N=M時(shí)，即極限情況下每個(gè)桶只有一個(gè)數(shù)據(jù)時(shí)。桶排序的最好效率能夠達(dá)到O(N)。

6. 總結(jié)

桶排序的平均時(shí)間復(fù)雜度為線性的O(N+C)，其中C=N*(logN-logM)。如果相對(duì)于同樣的N，桶數(shù)量M越大，其效率越高，最好的時(shí)間復(fù)雜度達(dá)到O(N)。 當(dāng)然桶排序的空間復(fù)雜度 為O(N+M)，如果輸入數(shù)據(jù)非常龐大，而桶的數(shù)量也非常多，則空間代價(jià)無(wú)疑是昂貴的。此外，桶排序是穩(wěn)定的。

其實(shí)我個(gè)人還有一個(gè)感受：在查找算法中，基于比較的查找算法最好的時(shí)間復(fù)雜度也是O(logN)。比如折半查找、平衡二叉樹、紅黑樹等。但是Hash表卻有O(C)線性級(jí)別的查找效率(不沖突情況下查找效率達(dá)到O(1))。大家好好體會(huì)一下：Hash表的思想和桶排序是不是有一曲同工之妙呢?