一些概念
- 该算法是稳定的排序法；
- 在所有的情况下，时间复杂度均为O(nlog(p)k)，空间复杂度为O(n*p)
（其中K为关键词位数，p为数据字符数(即基数radix)）； - 若n很大，p固定或很小，此方法将很有效。
- 基数排序不需要进行元素间的比较，属于分配/分布排序；
- 根据起始方向可分为 最高位优先 MSD 和 最低位优先 LSD
使用JS实现了一下，大概是结合若干队列，使用LSD的方式，从低位到高位遍历排序，最后返回排序结果；
var getNum = function(num,n){//获取num在指定位置的数值
return Math.floor(num/Math.pow(10,n))%10;
}
var getMaxLength = function(nums){//获取最大数位（不考虑小数
var i, max = 0;
for(i=0;i<nums.length;i++){
if(nums[i].toString().length > max){
max = nums[i].toString().length;
}
}
return max;
};
var Queue = function(){
//栈的实现（略）
};
var radix_sort = function(arr){
var i, j, max_length = getMaxLength(arr), queues = [];
//初始化排序队列
for(i=0;i<10;i++){
queues[i] = new Queue();
}
//打印未排序数据
console.log('Before sorting:');
console.log(arr);
//使用LSD模式遍历排序各数位
for(i=0;i<max_length;i++){
//数据按位分配
for(j=0;j<arr.length;j++){
queues[getNum(arr[j],i)].enqueue(arr[j]);
}
//更新某一位排序后的数据
arr = [];
for(j=0;j<10;j++){
while(!queues[j].isEmpty()){
arr.push(queues[j].dequeue());
}
}
//打印某一位排序后的数据
console.log('sorting '+ i + ' :');
console.log(arr);
}
return arr;
}
测试数据:
var arr = [91, 46, 85, 15, 92, 35, 31, 22];
sort(arr);
测试结果:
2017.04.12
复习后更新一个版本
function radixSort(arr,n,radix){
if(!radix){//默认为十进制
radix = 10;
}
if(!n){//如果未指定关键词位数将自动使用首个元素的位数作为n
n = arr[0].toString().length;
console.log('auto n : '+n);
}
var i,j,tmp,num,queues=[],q=arr.slice();
for(i=0;i<radix;i++){
queues.push([]);//生成Q[0]~Q[radix-1]
}
for(i=0;i<n;i++){//LSD低位起始
while(q.length>0){
tmp = q.shift();
num = Math.floor(tmp/Math.pow(radix,i)%radix);//获取某位数值
//这里这个转换只能搞得动十进制= =其他就会有问题 因为不能直接用其他进制来进行运算 所以考虑使用字符串处理
queues[num].push(tmp);
}
console.log('round '+i+' with queues : '+queues);
for(j=0;j<radix;j++){//重构q
while(queues[j].length>0){
q.push(queues[j].shift());
}
}
console.log('round '+i+' q sorted : '+q);
}
return q;
}
测试结果：
三位数排序测试结果
