计数排序（Counting Sort）

本节内容，继续介绍排序算法，在本节内容之前，介绍过7种排序算法，那计数排序算法，对比前面的几种排序算法， 有没有不一样呢？请继续往下看。

• 前面介绍的冒泡，选择，插入，归并，快速，希尔，堆排序，都是基于比较的排序，这些基于比较的排序，有以下几个特点
  • 平均时间复杂度最低的是O(nlogn)
• 而本节内容介绍的计数排序，不是基于比较的排序。其中不基于比较的排序还有桶排序，基数排序等
  • 它们是典型的用空间换时间，在某些时候，平均时间复杂度可以比O(nlogn)更低，也就是说，在某些时候，这种利用空间换时间的排序算法，性能比前面基于比较的排序算法更快

计数排序是在1954年由Harold H.Seward提出，适合对一定范围内的整数进行排序。后面会讲为什么要这样规定

计数排序核心思想

统计每个整数在序列中出现的次数，进而推导出每个整数在有序序列中的索引

计数排序简单实现

例如将下图的这一堆整数，进行计数排序

然后利用一个数组，对应元素作为数组的索引，然后来记录每一个元素出现的次数，所以上图中的序列，对应到数组中出现的次数，可以用下图来进行表示

3出现1次，4出现1次，5出现2次，6出现1次，7出现2次，8出现1次。通过这样统计，每一个整数出现的次数都记录下来了。并且利用这种方式来存储每个元素出现的次数，则数组的大小取决于序列中最大的元素。这种设计虽然有很大的缺陷，但是却可以完成排序，并且在后面会对这种方式进行优化。

那看到这里，你可能会想，知道这些元素出现的次数，有什么用呢，就能完成排序了吗？是的，知道元素出现的次数后，就可以推断出元素在有序序列中对应的位置。接下来就是对索引数组进行扫描，从0位置开始扫描，依次将出现次数不为0的索引，按照出现次数进行依次排序，最终就可以将序列排好序。所以统计完成后的序列为

接下来，可以利用这种思路，尝试将算法进行实现。

protected void sort() {
    //找出最大值
    int max = array[0];
    for (int i = 1; i < array.length; i++) {
        if (array[i] > max) {
            max = array[i];
        }
    }
    //开辟内存空间，存储每个整数出现的次数
    int[] counts = new int[max + 1];
    //统计每个整数出现的次数
    for (int i = 0; i < array.length; i++) {
        counts[array[i]]++;
    }
    //根据整数出现次数，对整数进行排序
    int index = 0;
    for (int i = 0; i < counts.length; i++) {
        if (counts[i] > 0) {
            while (counts[i]-- > 0) {
                array[index++] = i;
            }
        }
    }
}

写出了这个简单计数排序后，来观察以下现在这个算法存在哪些问题

1. 无法对负整数进行排序
2. 极其浪费内存空间
3. 是一个不稳定排序
4. ...

接下来，就可以对上面的算法进行改进了。那应该如何改进呢？首先，我觉得应该从内存空间开始

由于用来计数的数组，是根据序列中的最大值来申请的，所以当如果像上面例子中，最小值都比较大时，数组前面就会空出很大的空间，造成空间的浪费，所以可以利用最大值 - 最小值 + 1的值来创建用来计数的数组。

改进

下图表示要进行排序的序列

根据上面的内存优化思路，则可以通过下图的这种方式来存储数据

由于现在优化后，不是使用索引直接与元素值进行对应，所以巧妙的将不能对负整数进行排序的问题也解决了，因为现在是将索引统一减去了最小值的大小，所以，也可以存储负整数了。

那如何才能办到，变为一个稳定的排序呢？那可以进行另外一个优化，以前，在数组中存储的是每一个整数出现的次数，现在将存储的值改为每次出现的次数累加加上前面的所有次数，这样得到的就是元素在有序序列中的位置信息[下图]

次数解释：

1. 例如现在的元素8，次数是8，这个值是累加前面的所有次数 + 自己出现的次数，即1 + 1 + 2 +1 + 2 +1 = 7 + 1 = 8，所以在8前面有7个元素，并且8出现了1次，索引为7
2. 例如7现在的次数是7，这个字是通过前面的次数1 + 1 + 2 + 1 + 2 = 5 + 2 = 7，所以在7前面有5个元素，7出现了2次，索引为5/6

所以上面每个元素的索引是

所以，根据最终的索引排序后的结果为

根据上面的的优化，可以得出下面的结论

• 假设数组中的最小值是min
  • 数组中的元素k对应在counts数组中的索引为k - min
  • 数组中的元素k在有序序列中的索引
    • counts[k - min] - p(p表示倒数第几个k)

有这个结论后，可以根据结论计算

• 元素8在有序序列中的索引，counts[8 - 3] - 1 结果为7
• 第一个元素7在有序序列中的索引为：counts[7 - 3] - 1，结果为6
• 第二个元素7在有序序列中的索引为：counts[7 - 3] - 2，结果为5

然后，再对原来的数组进行遍历，并且创建一个容量相等了新数组，根据原来数组中的元素，直接去counts数组中去获取真正的索引。这样就能直接得到新数组对应的位置，并且可以保证是稳定排序算法。

根据上面的分析，最终得到的代码如下

protected void sort() {
        // 找出最值
        int max = array[0];
        int min = array[0];
        for (int i = 1; i < array.length; i++) {
            if (array[i] > max) {
                max = array[i];
            }
            if (array[i] < min) {
                min = array[i];
            }
        }
        
        // 开辟内存空间，存储次数
        int[] counts = new int[max - min + 1];
        // 统计每个整数出现的次数
        for (int i = 0; i < array.length; i++) {
            counts[array[i] - min]++;
        }
        // 累加次数
        for (int i = 1; i < counts.length; i++) {
            counts[i] += counts[i - 1];
        }
        
        // 从后往前遍历元素，将它放到有序数组中的合适位置
        int[] newArray = new int[array.length];
        for (int i = array.length - 1; i >= 0; i--) {
            newArray[--counts[array[i] - min]] = array[i];
        }
        
        // 将有序数组赋值到array
        for (int i = 0; i < newArray.length; i++) {
            array[i] = newArray[i];
        }
    }

这样就将整个排序算法，进行了实现。现在与前面的几种算法进行比较，得到的结果如下

从结果来看，可以看到，计数排序的耗时表现非常优秀

复杂度分析

空间复杂度：O(n + k)

最好，最坏，平均时间复杂度：O(n + k)

k是整数的取值范围

属于稳定的排序算法

对自定义对象进行排序

如果自定义对象可以提供用以排序的整数类型，依然可以使用技术排序

demo下载地址

完！