實現穩定的計數排序

對於給定整數數列，我們可以採取歸併排序將其整理成乙個有序數列。然而，其時間複雜度為o（n）=nlogn。若給出乙個數列，其元素在數軸上分布「密集」，則我們不必使用歸併排序，而可以用歸併排序。

​ 使用計數排序來對這個列表進行排序。其時間複雜度為o（n）=（n+m），空間複雜度為o（m）。其中n為數列長度，m為數列中最大元素與最小元素之差。

​ 在面對分布密集的元素時，可以有效減少運算所需的時間，但是，為了實現穩定的計數排序，我們需要建立乙個二維列表來儲存物件的位置，且第二維表現為乙個佇列。

​ 綜上，計數排序適合密集分布的列表，尤其是m為了使實現簡潔直觀，在程式中我們要將一些元組進行排序，其第0個元素作為實際大小，第1個元素作為其「標籤」。在其他情況中，可以先實現相應類的比較器，再進行比較。

counting_sort

def counting_sort(a):

max=a[0][0]
min=a[0][0]
#遍歷取得最大值
for i in range(len(a)):
if a[i][0]>max:
max=a[i][0]
if a[i][0]=[(
9,1)
,(4,
1),(
5,1)
,(6,
1),(
9,2)
,(8,
1),(
1,1)
,(1,
2),(
9,3)
,(4,
2),(
7,1)
,(4,
3),(
2,1)
]output=counting_sort(inputlist)
print
("input list:"
,inputlist)
print
("sorted lis:"
,output)

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可見我們實現了穩定的計數排序

可見我們實現了穩定的計數排序

計數排序與穩定排序

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