Arrays 计数排序是否到位&；稳定与否？

正如问题所说，我想确认计数排序算法是否是适当的排序算法

维基百科描述为

在计算机科学中，就地算法（或拉丁语原位算法）是一种使用数据结构转换输入的算法，该数据结构具有较小、恒定的额外存储空间。当算法执行时，输入通常被输出覆盖。不适当的算法有时被称为不适当或不适当（或在拉丁语中称为不适当）

稳定的排序算法保持具有相等键（即值）的记录的相对顺序。也就是说，如果每当有两条记录R和S具有相同的键，并且在原始列表中R出现在S之前，则排序算法是稳定的，在排序列表中R将出现在S之前

以及计数排序页面下方的某个位置：

如上所述，计数排序不是就地算法；即使不考虑计数数组，它也需要单独的输入和输出数组

如果我们假设计数排序算法为：

countsort(){
    for i = 0 .... n  //where n is size of input array arr[]
        countArr[ arr[i] ] += 1
    //and then traverse countArr[] and rewrite arr[] with sorted values where value>0

那么，为什么这不是一种稳定和到位的方式呢

假设输入的

关键数据

由

数字

表示，而

卫星数据

由字符表示，那么对于以下数据：

arr[] = { 1a,1b,1c,2z,5c,6c,7e,8q }  // keeping in mind only keys are sorted

这个算法会遍历1a、1b、1c，然后按照这个顺序重写它们吗？同样的数组也被覆盖，所以我们只需要一个恒定的空间，这取决于键的类型，而不是键的数量

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谢谢。

1。不到位

您的

countArr

不占用

O（1）

内存，它的大小需要

max（数组要排序）+1

。由于使用的是非常量额外内存，因此即使覆盖原始数组，算法也不正确

基本上，你打破了这一部分的定义：

在计算机科学中，就地算法（或拉丁语原位算法）是一种使用数据结构转换输入的算法，该数据结构具有较小、恒定的额外存储空间

因为您的数据结构不使用“少量、恒定的额外存储空间”

2。稳定

正如您所描述的，它将保持值的原始顺序

正如问题所说，我想确认计数排序算法是否是就地排序算法

计数排序是一种排序算法，既可以就地实现，也可以不就地实现

• 不到位：稳定，O（N）空间复杂度
• 到位：不稳定，O（1）空间复杂度

wiki页面当前有更多信息。对于实现的细节，有一些基本上共享相同想法的代码片段

如上所述，计数排序不是就地算法；即使不考虑计数数组，它也需要单独的输入和输出数组可以修改算法，使其将项目按排序顺序放置在作为输入的同一数组中，仅使用计数数组作为辅助存储；但是，修改后的就地计数排序版本不稳定[3]

下面是参考Robert Sedgewick在C语言中的算法的计数排序章节（6.10关键索引计数），我发现这非常有用

如果要对大型文件进行排序，辅助数组可能会出现内存分配问题。 我们可以就地完成排序（避免需要辅助数组），这种空间节省是以算法的稳定性为代价的， 因此限制了算法的实用性，因为涉及大量重复密钥的应用程序通常具有其他相关密钥，它们的相对顺序应该保持不变

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就地算法意味着进程可以在同一对象上运行，而不需要辅助存储来进行计算，但它并不一定意味着就地排序是稳定的。然而，如果我没记错的话，计数排序是正确的stable@NikosM. 我非常关注同一个对象（这里是array arr[]）。但是，对于每种类型的排序，我需要一些常量变量。您可能希望完成

countsort

的实现，即使是在伪代码中，而不是只留下注释。或者范围+1？我没有对一个大的数字数组应用计数排序。有不同的键，所以数据实际上应该是范围+1。假设数据只包含1-100个元素，这些元素可能会在1000个元素的数组中反复出现。还需要这么大的尺寸吗？虽然我意识到我与计数排序的经典实现有点偏离，但我仍然希望得到^.@hg_git的答案，这没关系。您可能有两个重复一百万次的键，或者有一百万个不重复一次的键。它仍然不是常数，它仍然取决于实际的输入。对不起，我把它们当作键，但我的意思是范围。计数排序通常在我们稍微了解数据时应用。这通常需要知道数据的范围。所以我不应该说，如果我知道我的数据的范围，那么它应该占据恒定的空间吗？假设数据中只有0和1，所以范围是2，因此我需要2个变量。@hg\u git它来自必须用于实现算法的堆栈（即使不使用递归，也必须手动为堆栈分配内存并使用它）