c++数据结构算法复习基础--13--基数算法
基数排序 - 桶排序
时间复杂度 O(n*d) – d为数据的长度
每次比较一位(个位、十位。。。),所以取值范围就为0-9。
根据该特点,设计桶的概念 – 0号桶、1号桶…
1、思想
1)找出最长的数字,确定要处理的桶的趟数(位数)
2)依次由个位开始处理,把相应位数上的数字,放入相应序号的桶内,
完成后,再按照桶的序号,依次取出桶里面的数据,放回原始数据当中。
3)当处理完所有的位数,最终得到有序的序列。
2、局限性
1)数据类型改变,需要代码较大的修改。
对于之前的代码,如果换成浮点数等其他类型数据,大体代码思路一致。
但是基数算法不行,代码无法做到统一,需要进一步修改。
2)对于数据正负性,要求较高。
之前的代码,数据正负性影响不大,可比较即可。
对于基数排序,需要进一步堆数据进行修改。下文实现的代码,对于负数无法实现。
3、实现过程
1)从左到右依次遍历原始数据,先由个位开始比较。根据每个数据的个位,放入相应的桶中。一次遍历,如下图所示:
2)依次遍历各个桶,将其重新拷贝到原数据。
3)根据十位,依次放入对应桶中。
4)依次取出数据
因为此次数据最大为两位数,所以这次操作,就可以发现数据有序了。
4、核心代码:
1)循环每次取出位上的数字。
2)桶的定义,
需要为二维数组。使用vector<vector<int>>
4、代码实现
#include<iostream>
#include<stdlib.h> //包含随机数函数srand
#include<time.h> //需要用time作为随机数种子
#include<string>
#include<vector>//基数排序代码
void RadixSort(int arr[], int size)
{int maxData = arr[0];//求得数据最大值for (int i = 1; i < size; i++){if (maxData < arr[i]){maxData = arr[i];}}//使用系统自带的函数,求取最大值的位数int len = to_string(maxData).size();//定义桶的二维数组vector<vector<int>> vecs;//这里底层并没有空间int mod = 10;int dev = 1;//处理数据for (int i = 0; i < len; mod *= 10, dev *= 10, i++) //O(d) d为数据的长度{vecs.resize(10);for (int j = 0; j < size; j++){//得到当前元素第i个位置的数字int index = arr[j] % mod / dev;vecs[index].push_back(arr[j]);}//依次遍历所有的桶,把元素拷贝回原始的数组当中int idx = 0;for (auto vec : vecs){for (int v : vec){arr[idx++] = v;}}//清空桶内元素,方便下次使用vecs.clear();}}
测试
int main()
{int arr[10];srand(time(NULL));for (int i = 0; i < 10; i++){arr[i] = rand() % 100 + 1;}for (int v : arr){cout << v << " ";}cout << endl;RadixSort(arr, sizeof(arr) / sizeof(arr[0]));for (int v : arr){cout << v << " ";}cout << endl;return 0;
}
5、 对于有负数情况下,代码修改
1)桶,需要设计为20个。增加负数存放的位置。
vecs.resize(20);
2)求取最大值位数时,需要增加abs() – 绝对值函数
//求得数据最大值
for (int i = 1; i < size; i++)
{if (maxData < abs(arr[i])){maxData = abs(arr[i]);}
}
3) 数据的存放
取得所需位数后,再加10。
负数放于0-9的桶中,正数放于10-19的桶中。
for (int j = 0; j < size; j++){//得到当前元素第i个位置的数字int index = arr[j] % mod / dev + 10;vecs[index].push_back(arr[j]);}
代码实现
//基数排序代码
void RadixSort(int arr[], int size)
{int maxData = arr[0];//求得数据最大值for (int i = 1; i < size; i++){//为了处理负数,使用abs(),取绝对值if (maxData < abs(arr[i])){maxData = abs(arr[i]);}}//使用系统自带的函数,求取最大值的位数int len = to_string(maxData).size();//定义桶的二维数组vector<vector<int>> vecs;//这里底层并没有空间int mod = 10;int dev = 1;//处理数据for (int i = 0; i < len; mod *= 10, dev *= 10, i++){vecs.resize(20);//20个桶,为了能处理负数 -9 -- 9for (int j = 0; j < size; j++){//得到当前元素第i个位置的数字int index = arr[j] % mod / dev + 10;vecs[index].push_back(arr[j]);}//依次遍历所有的桶,把元素拷贝回原始的数组当中int idx = 0;for (auto vec : vecs){for (int v : vec){arr[idx++] = v;}}//清空桶内元素,方便下次使用vecs.clear();}}
测试
相关文章:

c++数据结构算法复习基础--13--基数算法
基数排序 - 桶排序 时间复杂度 O(n*d) – d为数据的长度 每次比较一位(个位、十位。。。),所以取值范围就为0-9。 根据该特点,设计桶的概念 – 0号桶、1号桶… 1、思想 1)找出最长的数字,确定要处理的…...
ntp设置
NTP(Network Time Protocol)简介 ntp授时定义 - NTP是一种用于在计算机网络中同步时间的协议。它确保网络中的各个设备(如服务器、客户端计算机、网络设备等)的时钟保持准确一致。 - 其工作原理是通过分层的时钟源体系ÿ…...
如何在Java中使用封装好的API接口?
1.选择合适的 HTTP 库 在 Java 中,可以使用多种库来进行 HTTP 请求。java.net.HttpURLConnection是 Java 标准库中的类,能够满足基本的 HTTP 请求需求,但使用起来相对复杂。另外,还有一些第三方库,如OkHttp和Apache H…...
AWS EKS 相关错误修复 - remote error: tls: internal error - CSR pending
现象 升级aws eks的kubernetes版本后执行kubectl logs 或者kubectl exec相关命令会出现报错 remote error: tls: internal error 执行kubectl get csr -A查看csr出现一直pending的状态,并且出现问题的pod都在新创建出来的eks node节点上 kubectl get csr -A NAME AGE …...
浏览器事件循环机制
JavaScript 是单线程运行的语言,同一时间只能执行一个任务。单线程意味着: 如果某个任务执行时间过长,后续任务会被阻塞。 同步任务和异步任务的调度需要一种机制来管理。 为了解决这个问题,事件循环应运而生,它可以…...

ubuntu22.04编译安装Opencv4.8.0+Opencv-contrib4.8.0教程
本章教程,主要记录在Ubuntu22.04版本系统上编译安装安装Opencv4.8.0+Opencv-contrib4.8.0的具体过程。 一、下载opencv和opencv-contrib包 wget https://github.com/opencv/opencv/archive/refs/tags/4.8.0.zip wget https://github.com/opencv/opencv_contrib/archive/refs/…...

概率论得学习和整理27:关于离散的数组 随机变量数组的均值,方差的求法3种公式,思考和细节。
目录 1 例子1:最典型的,最简单的数组的均值,方差的求法 2 例子1的问题:例子1只是1个特例,而不是普遍情况。 2.1 例子1各种默认假设,导致了求均值和方差的特殊性,特别简单。 2.2 我觉得 加权…...

【排序算法】——插入排序
目录 前言 简介 基本思想 1.直接插入排序 2.希尔排序 代码实现 1.直接插入排序 2.希尔排序 总结 1.时空复杂度 2.稳定性 尾声 前言 排序(Sorting) 是计算机程序设计中的一种重要操作,它的功能是将一个数据元素(或记录)的任意序列&…...

MySQL的并发控制与MVCC机制深度解析
目录 1. MySQL中的并发问题2. 数据库的隔离级别3. MVCC(多版本并发控制)机制3.1 MVCC的实现原理3.2 Read View详解3.3 当前读与快照读 4. MVCC在不同隔离级别下的工作方式5. MVCC解决幻读问题6. MVCC的优缺点优点:缺点: 7. MVCC在…...

Qt编译MySQL数据库驱动
目录 Qt编译MySQL数据库驱动 测试程序 Qt编译MySQL数据库驱动 (1)先找到MySQL安装路径以及Qt安装路径 C:\Program Files\MySQL\MySQL Server 8.0 D:\qt\5.12.12 (2)在D:\qt\5.12.12\Src\qtbase\src\plugins\sqldrivers\mysql下…...

uniapp地址类 方法
关于点击没反应 manifest.json 检查是否添加了对应的权限 /* 小程序特有相关 */"mp-weixin" : {"appid" : "wxc481f10754f1d9df","setting" : {"urlCheck" : false,"es6" : true,"postcss" : true,&qu…...

使用Idea自带的git功能进行分支合并
文章目录 1.背景描述2.分支切换3.分支合并的具体操作4.将在local环境下,从dev合并到qas分支上的代码,推送到远端 1.背景描述 目前在开发的当前项目有四个分支,master(主分支)、pre(预生产分支)、qas(测试分支)、dev(开发分支); …...

酷盾安全:Edge SCDN边缘安全内容分发网络
在当今数字化迅猛发展的时代,互联网内容分发的高效与安全成为了企业不可忽视的重要课题。为了满足这一需求,酷盾安全推出了创新的Edge Secure Content Delivery Network(Edge Scdn)解决方案,它不仅融合了分布式DDoS防护…...

H5 中 van-popup 的使用以及题目的切换
H5 中 van-popup 的使用以及题目的切换 在移动端开发中,弹窗组件是一个常见的需求。vant 是一个轻量、可靠的移动端 Vue 组件库,其中的 van-popup 组件可以方便地实现弹窗效果。本文将介绍如何使用 van-popup 实现题目详情的弹窗展示,并实现…...

Liinux下VMware Workstation Pro的安装,建议安装最新版本17.61
建议安装最新版本17.61,否则可能有兼容性问题 下载VMware Workstation安装软件 从官网网站下载 https://support.broadcom.com/group/ecx/productdownloads?subfamilyVMwareWorkstationPro 选择所需版本 现在最新版本是17.61,否则可能有兼容性问题…...

WebRTC服务质量(05)- 重传机制(02) NACK判断丢包
WebRTC服务质量(01)- Qos概述 WebRTC服务质量(02)- RTP协议 WebRTC服务质量(03)- RTCP协议 WebRTC服务质量(04)- 重传机制(01) RTX NACK概述 WebRTC服务质量(…...
修改ubuntu apt 源及apt 使用
视频教程:修改ubuntu apt 源和apt 使用方法_哔哩哔哩_bilibili 1 修改apt源 1.1 获取阿里云ubuntu apt 源 https://developer.aliyun.com/mirror/ubuntu?spma2c6h.13651102.0.0.3e221b11mqqLBC 1.2 修改apt 源 vim /etc/apt/sources.list deb https://mirrors.aliyun.com/ub…...
深入解析 `DataFrame.groupby` 和 `agg` 的用法及使用场景
深入解析 DataFrame.groupby 和 agg 的用法及使用场景 1. groupby 的基本用法语法:示例: 2. agg 的基本用法语法:示例: 3. first、sum、lambda 的用法3.1 first示例: 3.2 sum示例: 3.3 lambda示例ÿ…...
MySQL 的锁
MySQL有哪些锁?各种锁的作用与使用场景全局锁表级锁表锁元素锁意向锁AUTO-INC 锁 行级锁记录锁间隙锁临键锁 其他共享锁排他锁乐观锁悲观锁 MySQL有哪些锁? 全局锁表级锁 a. 表锁 b. 元素锁 c. 意向锁 d. AUTO-INC 锁行级锁 a. 记录锁 b. 间隙锁 c. 临键锁 各种锁的作用与使…...

二、使用langchain搭建RAG:金融问答机器人--数据清洗和切片
选择金融领域的专业文档作为源文件 这里选择 《博金大模型挑战赛-金融千问14b数据集》,这个数据集包含若干公司的年报,我们将利用这个年报搭建金融问答机器人。 具体下载地址 这里 git clone https://www.modelscope.cn/datasets/BJQW14B/bs_challenge_…...
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议)
IGP(Interior Gateway Protocol,内部网关协议) 是一种用于在一个自治系统(AS)内部传递路由信息的路由协议,主要用于在一个组织或机构的内部网络中决定数据包的最佳路径。与用于自治系统之间通信的 EGP&…...

CentOS下的分布式内存计算Spark环境部署
一、Spark 核心架构与应用场景 1.1 分布式计算引擎的核心优势 Spark 是基于内存的分布式计算框架,相比 MapReduce 具有以下核心优势: 内存计算:数据可常驻内存,迭代计算性能提升 10-100 倍(文档段落:3-79…...
Qt Http Server模块功能及架构
Qt Http Server 是 Qt 6.0 中引入的一个新模块,它提供了一个轻量级的 HTTP 服务器实现,主要用于构建基于 HTTP 的应用程序和服务。 功能介绍: 主要功能 HTTP服务器功能: 支持 HTTP/1.1 协议 简单的请求/响应处理模型 支持 GET…...

SpringCloudGateway 自定义局部过滤器
场景: 将所有请求转化为同一路径请求(方便穿网配置)在请求头内标识原来路径,然后在将请求分发给不同服务 AllToOneGatewayFilterFactory import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; impor…...

企业如何增强终端安全?
在数字化转型加速的今天,企业的业务运行越来越依赖于终端设备。从员工的笔记本电脑、智能手机,到工厂里的物联网设备、智能传感器,这些终端构成了企业与外部世界连接的 “神经末梢”。然而,随着远程办公的常态化和设备接入的爆炸式…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...
JavaScript基础-API 和 Web API
在学习JavaScript的过程中,理解API(应用程序接口)和Web API的概念及其应用是非常重要的。这些工具极大地扩展了JavaScript的功能,使得开发者能够创建出功能丰富、交互性强的Web应用程序。本文将深入探讨JavaScript中的API与Web AP…...

【C++特殊工具与技术】优化内存分配(一):C++中的内存分配
目录 一、C 内存的基本概念 1.1 内存的物理与逻辑结构 1.2 C 程序的内存区域划分 二、栈内存分配 2.1 栈内存的特点 2.2 栈内存分配示例 三、堆内存分配 3.1 new和delete操作符 4.2 内存泄漏与悬空指针问题 4.3 new和delete的重载 四、智能指针…...

【C++进阶篇】智能指针
C内存管理终极指南:智能指针从入门到源码剖析 一. 智能指针1.1 auto_ptr1.2 unique_ptr1.3 shared_ptr1.4 make_shared 二. 原理三. shared_ptr循环引用问题三. 线程安全问题四. 内存泄漏4.1 什么是内存泄漏4.2 危害4.3 避免内存泄漏 五. 最后 一. 智能指针 智能指…...

Golang——7、包与接口详解
包与接口详解 1、Golang包详解1.1、Golang中包的定义和介绍1.2、Golang包管理工具go mod1.3、Golang中自定义包1.4、Golang中使用第三包1.5、init函数 2、接口详解2.1、接口的定义2.2、空接口2.3、类型断言2.4、结构体值接收者和指针接收者实现接口的区别2.5、一个结构体实现多…...